Teses e Dissertações
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Item Modelos mistos na seleção de Coffea arabica, visando resistência a ferrugem e qualidade de bebida(Universidade Federal de Viçosa, 2022-03-31) Tristão, Matheus Oliveira; Caixeta, Eveline TeixeiraO mercado de cafés especiais tem crescido mundialmente, uma vez que a qualidade sensorial da bebida atrai consumidores que buscam por experiências exclusivas de degustação, o que consequentemente agrega valor ao produto. As cultivares de Coffea arabica tradicionalmente plantadas nos parques cafeeiros do Brasil, apesar de terem boa aptidão produtiva e qualidade de bebida, são susceptíveis a Hemileia vastatrix, causador da ferrugem alaranjada. Considerando a importância do melhoramento genético do cafeeiro, o presente estudo propõe avaliar via modelos mistos o potencial produtivo e de qualidade sensorial de bebida referentes a 17 progênies de C. arabica resistentes a H. vastatrix em geração F6. Para isso, obteve-se híbridos oriundos do cruzamento entre a cultivar Catuaí Amarelo IAC 30 e o Híbrido de Timor UFV 445-56, cuja as seleções foram conduzidas pelo método genealógico. Foi avaliada a produção, características morfoagronômicas (vigor, altura de planta, diâmetro de copa, diâmetro de caule, cor de broto, cor de fruto, tamanho de fruto, ciclo e uniformidade de maturação, severidade de cercosporiose e ferrugem), de composição física dos grãos (defeitos, granulometria de peneira e porcentagem de grãos chato e moca) e qualidade sensorial de bebida (fragrância/aroma, sabor, acidez, corpo, ausência de defeitos, doçura, uniformidade, finalização, equilíbrio, final e total). As análises estatísticas foram realizadas via modelos mistos, através da deviance foi aplicado o teste LRT, posteriormente foi estimado os componentes de variância e coeficientes de determinação para cada característica em estudo. Também foram estimadas as correlações genéticas, o estudo da diversidade genética, a importância relativa, e índice de seleção das progênies. Foi observada variabilidade genética entre as progênies para maioria das características avaliadas, tanto para produção, morfoagronômicas e sensoriais de bebida. As progênies se comportaram superiores para produção, resistência a ferrugem e qualidade de bebida em relação as cultivares tradicionais. Todas progênies obtiveram pontuação sensorial acima de 80, internacionalmente classificando- as como cafés especiais Premium e Specialty Origin. A partir do estudo da diversidade genética três grupos foram formados, possibilitando a seleção de genitores para futuros cruzamentos e a recomendação de cultivares. Pelo índice de seleção obteve-se ganhos de 15,85% para produção, 10% para uniformidade de maturação, 9,05% para diâmetro de copa e 4,86% para altura de planta. Palavras-chave: Melhoramento genético. Análise sensorial. Hemileia vastatrix. Modelagem mista.Item Modeling of coffee ripeness and beverage quality using proximal and remote sensing(Universidade Federal de Viçosa, 2022-06-09) Martins, Rodrigo Nogueira; Pinto, Francisco de Assis de Carvalho; Valente, Domingos Sárvio Magalhães; Queiroz, Daniel Marçal deCoffee is one of the most valuable agricultural commodities, whose price setting and export potential are defined according to its beverage quality. In turn, the beverage quality results from the interaction of different factors from the fruit ripeness degree at harvest to the post-harvest practices. Traditionally, the fruit ripeness is evaluated through manual samplings in the field, whereas the beverage quality is assessed trough sensory analysis by trained tasters. These methods are time-consuming, not representative of the entire production area, and in the case of beverage quality assessment, they are subjective due to the personal influence of the taster. On the other hand, the advent of aerial remote sensing through the Unmanned Aerial Vehicles (UAV), as well as spectroscopy associated with chemometrics and statistical modeling techniques, are presented as a fast and accurate approach for monitoring the spatio-temporal variability of the fruit ripeness and predicting beverage quality. In this sense, the general objective of this thesis, structured in the form of chapters, including the introduction and general conclusions, consisted of modeling the fruit ripeness and beverage quality of Arabica coffee using proximal and remote sensing. In the second chapter, a vegetation index (VI) for monitoring the coffee ripeness using aerial images was developed. For doing that, an experiment was set up in five Arabica coffee fields in Paula Cândido, Minas Gerais state, Brazil. During the coffee ripeness stage in the 2018-2019 season, four flights were carried out to acquire spectral information on the crop canopy using two UAVs, one equipped with a five- band multispectral camera (RGB, RedEdge, and NIR) and another with an RGB camera. For validation purposes, manual counts of the percentage of unripe fruits were performed using irregular sampling grids on each data collection. After image processing, the coffee ripeness index (CRI) and five other VIs (MCARI1, NDVI, NDRE, GNDVI, and GRRI) were obtained. The CRI was developed by combining reflectance from the red band and from a ground-based red target placed on the study area. In general, the CRI showed a higher sensitivity to discriminate between coffee plants ready for harvest from not-ready for harvest regarding the fruit ripeness. Furthermore, the highest R 2 and lowest RMSE values for estimating the coffee ripeness were also presented by the CRI (R 2 : 0.70; 12.42%), whereas the other VIs showed R 2 and RMSE values ranging from 0.22 to 0.67 and from 13.28 to 16.50%, respectively. In the third chapter, two models for the prediction of fruit ripeness using spectral and textural variables were developed and the best variables for the development of spatio-temporal variability maps of fruit ripeness were determined. For that, the fruit ripeness data obtained from six coffee fields (including those described in the second chapter) in the 2018-2019 and 2020-2021 seasons and aerial images of seven flights performed in both seasons were used for data modeling. Through the images, 12 spectral and 64 textural variables composed of bands and VIs were obtained. The performance of the Random Forest algorithm using spectral and textural variables (R²: 0.71 and RMSE: 11.47%) was higher than the model based solely on spectral variables (R²: 0.67 and RMSE: 12.09%). Finally, in both scenarios, the most important variables in the prediction models were the VIs CRI and MCARI1 and the red and NIR bands. Lastly, in the fourth chapter, a method was developed for predicting the coffee beverage quality based on NIR spectroscopy of coffee samples, as well as for classifying the beverage final quality using different variables obtained from the UAV images. Initially, an experiment was set up in the 2020-2021 season in seven coffee fields in the municipalities of Paula Cândido and Araponga. During the harvesting, 13 flights were performed using a UAV equipped with an RGB camera. Then, different spectral, climatic, and terrain variables were obtained from the orthomosaics. For validation purposes, the harvested coffee was processed and subjected to sensory analysis. Next, NIR spectra (1000- 2450 nm) were obtained from 180 samples of roasted and ground coffee. The prediction of the beverage quality attributes based on the NIR spectra was performed using Partial Least Squares (PLS) regression and the combination of PLS with the variable selection algorithm (OPS – Ordered Predictors Selection). Overall, the best predictions were obtained for the aftertaste, overall perception, body, and balance quality attributes using the PLS-OPS models, whose coefficient of correlation (r P ) and the root-mean-square-error of the prediction (RMSE P ) ranged from 0.78 to 0.82 and from 0.15 to 0.13, respectively. In the second analysis, the variables extracted from the UAV images were used as input for developing classification models for the beverage final quality. The results were not satisfactory. Thus, the use of UAV images for beverage quality assessment still needs to be further explored in future studies. Keywords: Digital agriculture. UAV. Coffee fruit ripeness. Sensory analysis. NIR spectroscopy.Item Marcadores de qualidade em grãos de café arábica(Universidade Federal de Viçosa, 2022-07-29) Rodrigues, Alcimar; Stringheta, Paulo Cesar; Campos, Renata Cássia; Vieira, Érica Nascif RufinoO café é uma das bebidas mais consumidas no mundo e um dos produtos mais importantes do setor agrícola brasileiro. A qualidade da bebida do café está diretamente relacionada com as características físico-químicas do grão. Contudo há poucos relatos na literatura sobre as características físico-químicas de frutos de café imaturos, e sua correlação com a qualidade da bebida. Neste contexto, este trabalho objetivou estudar a composição físico-química e realizar avaliação sensorial de três tipos de café arábica: verde, cereja natural e cereja descascado, avaliar ou estabelecer a correlação entre os parâmetros físico-químicos e a qualidade sensorial. As propriedades físico-químicas determinadas foram coordenadas colorimétricas, teor de água, pH, sólidos solúveis, acidez titulável total, açúcares totais (redutores e não redutores), proteínas, compostos fenólicos totais, cafeína, ácido clorogênico, trigonelina, capacidade antioxidante pelos métodos ABTS e DPPH, condutividade elétrica e lixiviação de potássio. A avaliação sensorial foi realizada conforme o protocolo da SCA - Specialty Coffee Association. Houve variação significativa entre os tipos de café estudados quanto às coordenadas colorimétricas avaliadas e análises físico-químicas de teor de água, pH, sólidos solúveis, açúcares totais (redutores e não redutores), cafeína, trigonelina, condutividade elétrica e potássio lixiviado. Não foi observada variação entre as amostras de café analisadas quanto aos teores de acidez total titulável, proteínas, compostos fenólicos totais, ácido clorogênico e capacidade antioxidante. O café tipo cereja natural apresentou a maior nota na avaliação sensorial, sendo considerado um café especial “Muito bom” pela SCA, enquanto o café tipo cereja descascado e tipo verde não foram considerados cafés especiais de acordo com a pontuação obtida na avaliação sensorial. Através do teste de correlação de Pearson foram observadas correlações significativas entre as propriedades físico-químicas analisadas e a pontuação global obtida na avaliação sensorial. Foram observadas correlações positivas para os parâmetros colorimétricos L* e a*, pH, sólidos solúveis, açúcares totais e açúcares não redutores, ainda, observaram-se correlações negativas foram verificadas para coordenada de cor a*, teor de água, cafeína, ácido clorogênico, trigonelina, condutividade elétrica e lixiviação de potássio. Dessa forma, várias características físico-químicas podem ser consideradas marcadores de qualidade para o café cru, podendo ser uma alternativa ou complementação para avaliação da qualidade sensorial desses cafés.Palavras-chave: Café especial. Qualidade sensorial. Composição. Marcadores.Item Influência da altitude, face de exposição e variedade na caracterização da qualidade sensorial dos cafés da Região das Matas de Minas(Universidade Federal de Viçosa, 2015-07-20) Pinheiro, Aracy Camilla Tardin; Sakiyama, Ney SussumuO café é valorizado em função de sua qualidade. Sendo a região das Matas de Minas importante produtora desse produto, é importante caracterizar os cafés produzidos nessa região. Para esse estudo foram coletados frutos de café cereja em 14 municípios das Matas de Minas, considerando duas variedades: Catuaí Amarelo e Catuaí Vermelho, duas faces de exposição solar: Soalheira e Noruega e quatro faixas de altitude. As amostras foram descascadas, secas e armazenadas em condições homogêneas e posteriormente, foram avaliadas por meio da prova de xícara, utilizando a metodologia da BSCA. No capítulo 1 foi feita a caracterização da qualidade sensorial dos cafés, a partir dos comentários dos provadores, utilizando a técnica de Análise de Conteúdo. Os cafés apresentaram como principais características de bebida: sabores caramelados ou achocolatados, corpo cremoso, aromas floral ou cítrico, doçura média, acidez marcante e retrogosto prolongado. No capítulo 2 foi avaliada a diversidade dos cafés produzidos na região, a partir das notas dos atributos de bebida, por meio do uso de técnicas multivariadas. Constatou-se que a maioria dos tratamentos apresentaram similaridade quanto a qualidade de bebida dos cafés produzidos nas condições estudadas, 9 dos 16 tratamentos se agruparam, sendo que os demais apresentaram dissimilaridade em pelo menos uma das técnicas multivariadas utilizadas. No capítulo 3 foi avaliado o número de provadores necessários para avaliação dos atributos de bebida, considerando diferentes graus de confiança. O número de provadores utilizado resultou em coeficientes de repetibilidade superiores a 0,4. O número de três provadores foi suficiente para a avaliação da qualidade de bebida, com 80% de confiança, para os atributos retrogosto, bebida limpa, sabor, balanço e geral. Para os atributos doçura e acidez seria necessária a adição de mais um provador e para o atributo corpo, seriam necessários seis provadores, para o mesmo nível de confiança.