Visão Hiperespectral em Contexto Vitivinícola

• Autor(a) principal: Pimenta, António José Gonçalves
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/668
• topic: Imagem Hiperespectral; Espectroscopia no Infravermelho próximo; Rede Neuronais; Backpropagation; Levenberg-Marquardt; Hyperspectral Image; Near infrared spectroscopy; Neural Network

Acompanhando a inovação tecnológica, surgem a cada dia, novas formas de análise de elementos biológicos que permitem obter a mais variada informação para diversos fins. A utilização de imagem hiperespectral na produção vitivinícola tem suscitado interesse na comunidade científica. A sua aplicação envolve metodologias cujos resultados se apresentam de uma forma mais objectiva, consistente e económica. É uma técnica que apresenta vantagens face à imagem multiespectral e que permite ainda o desenvolvimento de técnicas de análise ambientalmente sustentável. Nesta dissertação utilizaram-se espectros de reflectância através de imagens hiperespectrais retiradas a 45 amostras de uva da casta Cabernet Sauvignon, que foram posteriormente utilizados como dados numa rede neuronal. O principal objectivo é obter um coeficiente de correlação entre os dados obtidos em laboratório e os resultados da rede neuronal. Ao longo da presente dissertação são descritas diversas temáticas que envolvem a criação de redes neuronais com diferentes algoritmos procurando encontrar aquele que produz o melhor coeficiente de correlação. Assim, este estudo centra-se na aplicação de novas tecnologias de análise da qualidade da uva para a produção do vinho, factor determinante para a qualidade do produto final.