Prediction of extractives and lignin contents of anatolian black pine (Pinus nigra Arnold. var pallasiana) and Turkish pine (Pinus brutia Ten.) trees using infrared spectroscopy and multivariate calibration

Abstract

Odun örneklerinin ekstraktif madde ve lignin miktarları gibi niteliksel parametrelerinin ıslak kimyasal analizlerle belirlenmesi uzun zaman almaktadır. Çok değişkenli kalibrasyonla birleştirilmiş yakın-infrared (NIR) ve orta-infrared (MIR) spektroskopisi güvenilir sonuçlar elde etmede hızlı ve tahribatsız bir alternatif sunar. Ancak, çok dalgaboylu spektrumların karmaşıklığından dolayı genelde dalgaboyu seçimi gerekir. Kızılçam ve Anadolu karaçamı Türkiye'de en çok yetişen çam türleridir. Orman ürünleri sanayisi bu ağaçların kullanımını geniş alanlarda yetişebilirliği ve arzu edilen ürünlerin üretilmesine uygunluğu nedeniyle geniş ölçüde kabul etmektedir. Ekstraktif madde ve lignin miktarlarının belirlenmesi ağaç yetiştiricilerine ne zaman kesim yapacakları, hamurlaştırma ve ağartma işlemlerinde ne kadar kimyasal gerektiği hakkında bilgi sağlar. Bu çalışmada, NIR ve MIR spektrumları ile referans yöntemlerle belirlenmiş olan ekstraktif madde ve lignin miktarları arasındaki bağıntıyı araştırmak için 58 kızılçam örneği ve 51 Anadolu karaçamı örneği toplanmıştır. Çok değişkenli kalibrasyon için genetik ters en küçük kareler (GILS) kullanılmıştır. Kalibrasyon standart hata (SEC) değerleri lignin için %1,86 (w/w)'dan ve ekstraktif madde için %1,19 (w/w)'dan az elde edilmiştir. Tahmin standart hata (SEP) değerleri lignin için %3,81 (w/w)'den ve ekstraktif madde için %2,04 (w/w)'ten az elde edilmiştir. Kalibrasyonlar sonucunda R2 değerleri 0,8'den büyük belirlenmiştir. Kızılçam ve Anadolu karaçamı örneklerinin sınıflandırılmasında genetik algoritmalara dayalı temel bileşenler analizi uygulanmış ve bu iki çam türü NIR ve MIR spektrumları kullanılarak sınıflandırılmıştır.

Determination of quality parameters such as extractives and lignin contents of wood by wet chemistry analyses takes long time. Near-infrared (NIR) and mid-infrared (MIR) spectroscopy coupled with multivariate calibration offer fast and nondestructive alternative to obtain reliable results. However, due to complexity of multi-wavelength spectra, wavelength selection is generally required. Turkish pine and Anatolian black pine are the most growing pine species in Turkey. Forest products industry has widely accepted use of these trees because of their ability to grow on a wide range of sites and their suitability to produce desirable products. Determination of extractives and lignin contents of wood provides information to tree breeders when to cut and on how much chemical is needed in pulping and bleaching process. In this study, 58 samples of Turkish pine and 51 samples of Anatolian black pine were collected to investigate the correlation between NIR and MIR spectra of these samples and their extractives and lignin contents which were determined with reference methods. Genetic inverse least squares (GILS) was used for multivariate calibration. Standard error of calibration (SEC) values were less than 1.86% (w/w) for lignin and 1.19% (w/w) for extractives whereas standard error of prediction (SEP) values were less than 3.81% (w/w) for lignin and 2.04% (w/w) for extractives. Resulting R2 values for calibrations were larger than 0.8. Classification for Turkish pine and Anatolian black pine samples was performed by genetic algorithm based principal component analysis (GAPCA) and these two pine species were classified by using NIR and MIR spectra.