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A espectroscopia no infravermelho proximo (NIRS) e uma tecnica nao-destrutiva, rapida e utilizada para avaliacao, caracterizacao e classificacao de materiais, sobretudo de origem biologica. A obtencao de informacoes contida nos espectros NIR e complexa e requer a utilizacao de metodos quimiometricos. Assim, por meio de regressao multivariada, os espectros de absorbância podem ser associados as propriedades da madeira, tornando possivel a sua predicao em amostras desconhecidas. Existem algumas ferramentas quimiometricas que melhoram o ajuste dos modelos preditivos. Assim, o objetivo deste trabalho foi simular regressoes dos minimos quadrados parciais baseados nas informacoes espectrais e de laboratorio e estudar a influencia da aplicacao de tratamentos matematicos, do descarte de amostras anomalas e da selecao de comprimentos de onda no ajuste dos modelos para estimativa da densidade basica e do modulo de elasticidade em ensaio de compressao paralela as fibras da madeira de Eucalyptus. A aplicacao da primeira e segunda derivada nos espectros, o descarte de amostras anomalas e a selecao de algumas das variaveis espectrais melhorou significativamente o ajuste do modelo, reduzindo o erro padrao e aumentando o coeficiente de determinacao e a relacao de desempenho do desvio. (Resume d'auteur)

OTIMIZAÇÃO DE CALIBRAÇÕES BASEADAS EM ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO PRÓXIMO PARA ESTIMATIVA DE PROPRIEDADES DA MADEIRA DE Eucalyptus