Título: UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE DISCRIMINANTE PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE SENSORIAL DE CAFÉS DA SERRA DA CANASTRA - MG

Autoria de: Thiago Medeiros Pinto Freitas

Orientação de: Flavio Meira Borem

Coorientação de: Marcelo Angelo Cirillo

Presidente da banca: Flávio Meira Borém

Primeiro membro da banca: Ana Paula de Carvalho Alves

Segundo membro da banca: Luana Haerberlin

Terceiro membro da banca: Laís de Oliveira Silva

Palavras-chaves: Cafés Especiais, Variedades de Café, Processamento do Café, Denominação de Origem, Análise Discriminante Linear de Fisher

Data da defesa: 26/09/2022

Semestre letivo da defesa: 2022-1

Data da versão final: 27/09/2022

Data da publicação: 27/09/2022

Referência: Freitas, T. M. P. UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE DISCRIMINANTE PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE SENSORIAL DE CAFÉS DA SERRA DA CANASTRA - MG. 2022. 48 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.

Resumo: O Brasil é o maior produtor e exportador de café do mundo. Além dessa posição de destaque, o país vem sendo reconhecido também pela qualidade dos seus cafés. A qualidade é proveniente da interação genótipo, ambiente e processos de pós-colheita. Por isso, estudar o ambiente de uma microrregião, levando em conta também as variedades presentes nas propriedades nessa microrregião e os procedimentos que os produtores adotam na pós-colheita é de suma importância para o reconhecimento das lavouras e a identificação do potencial de qualidade, para que decisões mais assertivas possam ser tomadas. Assim, aplicou-se a Análise Discriminante Linear de Fisher para prever de forma estatística quantas notas podem se classificar acima e quantas notas podem se classificar abaixo de uma determinada nota de corte, o que é muito importante, pois assim o produtor tem ideia da possibilidade de se produzir um café especial acima de certa nota de corte de acordo com algumas decisões que ele toma. Portanto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o uso da Análise Discriminante Linear de Fisher em amostras de cafés da Serra da Canastra em função das variedades, tipo de processamento adotado e a altitude. Em 2020, foram colhidas 102 amostras de café em 36 pontos geográficos distintos, espalhados pela Serra da Canastra, e em cada ponto geográfico foi realizado três tipos de processamento natural, descascado e descascado e desmucilado, com exceção para 5 pontos, locais onde não foram possíveis de realizar todos os tipos de processamentos propostos. Os frutos foram colhidos de forma manual e seletiva e foram adotados todos os procedimentos de pós-colheita recomendados para a produção de cafés especiais. As análises sensoriais foram realizadas seguindo a metodologia proposta pela Associação de Cafés Especiais (SCA), com a participação de três juízes certificados. As análises estatísticas foram realizadas pelo programa R e para aplicar a técnica estatística foram criadas categoriais para que posteriormente os resultados pudessem ser alocados, para as altitudes foram criadas as categoriais abaixo de 900 metros, entre 900 e 999 metros e acima de 1000 metros. Para as notas sensoriais foram criados cenários, acima ou abaixo de 80 pontos, acima ou abaixo de 81 pontos, acima ou abaixo de 82 pontos, acima ou abaixo de 83 pontos, acima ou abaixo de 84 pontos e acima ou abaixo de 85 pontos. Para avaliar o método de classificação foi utilizada a Tabela Verdade. A Análise Discriminante Linear de Fisher atingiu a acurácia de 95,10 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 80,00 pontos) 91,18 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 81,00 pontos), 85,29 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 82,00 pontos) 71,57 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 83,00 pontos) 75,49 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 84,00 pontos) e 86,27 (no cenário de cafés acima ou abaixo de 85,00 pontos). Com os resultados das acurácias obtidas em cada cenário proposto de acordo com as Tabelas Verdades, concluiu-se que é possível utilizar a Análise Discriminante Linear de Fisher para classificar e agrupar notas sensoriais de cafés da Serra da Canastra-MG.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
agronomia/20221201720146

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G001 - AGRONOMIA (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Thiago Medeiros Pinto Freitas e Universidade Federal de Lavras

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