Resumo
O milho (Zea mays L.) possui importância socioeconômica por constituir um dos alimentos básicos na nutrição humana e animal. Porém, o cereal é suscetível ao ataque de fungos produtores de micotoxinas que podem causar danos à saúde. Os métodos mais utilizados para detectar e quantificar micotoxinas são caros e demorados e métodos alternativos para a detecção das micotoxinas são uma necessidade. O presente trabalho tem como objetivo utilizar espectroscopia no infravermelho próximo com imagem hiperespectral (NIR-HSI) e análise multivariada de imagens para desenvolver um método rápido e preciso para quantificação de fumonisinas em grãos inteiros de seis cultivares de milho naturalmente contaminadas. Cinquenta e oito amostras, cada uma contendo 40 grãos, foram submetidas ao NIR-HSI e posteriormente divididas em um conjunto de calibração (38 amostras) e um conjunto de predição (20 amostras) com base nos dados multiespectrais obtidos. Os espectros médios foram submetidos a diversas técnicas de pré-processamento (variação normal padrão – SNV, primeira derivada ou segunda derivada). O melhor pré-processamento dos espectros foi SNV e um modelo de mínimos quadrados parciais (PLS) foi desenvolvido para quantificar o teor de fumonisinas. O modelo final apresentou coeficiente de correlação (R2) de 0,98 e raiz quadrada do erro médio quadrático de calibração (RMSEC) de 508 µg.kg-1 para o conjunto de calibração, R2 de 0,95 e raiz quadrada do erro médio quadrático de predição (RMSEP) de 508 µg.kg-1 para o conjunto de validação do teste e relação desempenho/desvio de 4,7. Conclui-se que o NIR-HSI com regressão parcial de mínimos quadrados pode ser um método rápido, eficaz e não destrutivo para determinar o teor de fumonisinas em grãos integrais de milho.
Palavras-chave:
Zea mays L.; micotoxinas; fumonisinas; análise não-destrutiva; imagem hiperespectral no infravermelho próximo; mínimos quadrados parciais (PLS)
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