A espectroscopia no infravermelho próximo é uma técnica analítica verde e rápida, amplamente utilizada em pesquisa científica, produção industrial e testes diários. A aplicação de algoritmos de quimiometria desempenhou um papel importante no desenvolvimento da tecnologia de espectroscopia no infravermelho próximo. Os métodos de quimiometria encontram correlações entre as variáveis de medição, constroem modelos matemáticos, quantificam as diferenças entre as amostras e descobrem as leis internas das mudanças, permitindo previsões desconhecidas razoáveis e precisas. Isso também é uma parte crucial e o cerne da estratégia de “big data”. Este artigo aborda o problema dos sinais fracos de absorção no infravermelho próximo, a forte sobreposição de picos espectrais e as interferências da linha de base, ruído, variáveis sem informação e fatores ambientais externos durante a medição espectral, que levam ao desgaste dos modelos qualitativos e quantitativos construídos por métodos de quimiometria. Resume alguns novos métodos de quimiometria propostos recentemente no campo do infravermelho próximo, incluindo pré-processamento espectral, seleção de variáveis, calibração multivariada e transferência de modelos, elucidando o papel desses métodos na eliminação de fatores de interferência nos modelos espectrais do infravermelho próximo e na melhoria da confiabilidade do modelo, precisão preditiva e aplicabilidade.

espectroscopia no infravermelho próximo; quimiometria; pré-processamento espectral; seleção de variáveis; calibração multivariada; transferência de modelos