Avaliação da espectroscopia no infravermelho próximo para previsão da composição químico-bromatológica da silagem de sorgo.
2023
SANTOS, V. O. DOS | BOMFIM, M. A. D. | SANTOS, S. F. DOS | TONUCCI, R. G. | CAVALCANTE, A. C. R. | SILVA, I. C. S. | CHAVES, A. K. DE L. | PEREIRA, P. L. | VALCICLEIDE OLIVEIRA DOS SANTOS, Universidade Estadual Vale do Acaraú; MARCO AURELIO DELMONDES BOMFIM, CNPC; SUELI FREITAS DOS SANTOS; RAFAEL GONCALVES TONUCCI, CNPC; ANA CLARA RODRIGUES CAVALCANTE, CNPC; IGOR CASSIANO SARAIVA SILVA, Universidade Estadual Vale do Acaraú; ANA KARINA DE LIMA CHAVES, Universidade Estadual Vale do Acaraú; PATRÍCIO LEANDRO PEREIRA, Universidade Estadual Vale do Acaraú.
Resumo: Objetivou-se avaliar adequação da espectroscopia no infravermelho próximo para a previsão da composição químico-bromatológica da silagem de sorgo BRS 658 e BRS Ponta Negra, em minissilos de PVC, ensilados nos estádios de maturação dos grãos E7 ou leitoso; E8 ou pastoso e farináceo duro. O modelo usando a 1a derivada Savitzky-Golay para DIVMS apresentou menor RMSEC, RMSECV e RMSEP (5,96, 7,42, 6,96) respectivamente. Para DIVMO, o modelo Correção Multiplicativa de Sinal (MSC) + 1ª derivada Savitzky-Golay com duas janelas apresentou maior desempenho, com maior R2 na calibração, validação e predição (0,82, 0,72, 0,56) respectivamente. Na validação independente dos modelos, não se observou diferença significativa entre os valores preditos e de referência para as variáveis PB, DIVMS e DIVMO. A metodologia NIRS é capaz de predizer com acurácia os teores de proteína, digestibilidade in vitro da matéria seca e digestibilidade in vitro da matéria orgânica da silagem de sorgo. [Evaluation of near infrared spectroscopy for predicting the chemical-bromatological composition of sorghum silage]. Abstract: The objective was to evaluate the adequacy of near-infrared spectroscopy for predicting the chemical-bromatological composition of sorghum BRS 658 and BRS Ponta Negra silage, in PVC mini-silos, ensiled at grain maturation stages E7 or milky, E8 or pasty and hard mealy. The model using the Savitzky-Golay 1st Derivative for DIVMS showed lower RMSEC, RMSECV and RMSEP (5.96, 7.42, 6.96) respectively. For DIVMO, the Multiplicative Signal Correction (MSC) + Savitzky-Golay 1st Derivative model with two windows showed better performance, with higher R2 in calibration, validation and prediction (0.82, 0.72, 0.56) respectively. In the independent validation of the models, no significant difference was observed between the predicted and reference values for the BP, IVMSD and IVMOD variables. The NIRS methodology is capable of accurately predicting the protein content, in vitro digestibility of dry matter and in vitro digestibility of organic matter in sorghum silage.
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