Predicción de la composición química en muestras de naturaleza vegetal mediante la técnica de espectroscopia en el infrarrojo cercano (NIRS)

El objetivo de este estudio fue estimar la composición química en muestras de naturaleza vegetal mediante la técnica NIRS. Para ello se desarrollaron modelos de calibración para determinar el contenido de materia seca, proteína bruta, grasa bruta, fibra bruta, materia orgánica y cenizas en muestras de pulpa y hojas de cítricos y hortalizas. Los espectros obtenidos en el rango comprendido entre 12000-3800 cm-1 (830-2600 nm) con una resolución espectral de 2 nm fueron procesados mediante el algoritmo Modified Partial Least Squares Regression (MPLSR). Los mejores modelos de calibración encontrados en este estudio fueron para el contenido de proteína bruta y materia seca (R2cv=0,925, RPDcv=3,66 y R2cv=0,913, RPDcv=3,4, respectivamente). Para la materia orgánica y las cenizas se obtuvieron valores ligeramente inferiores pero con una adecuada precisión (R2cv=0,864, RPDcv=2,71 y R2cv=0,864, RPDcv=2,72, respectivamente). Estos resultados confirman la viabilidad de la técnica NIRS, como una técnica rápida, segura y efectiva para predecir el contenido de materia seca, proteína bruta, materia orgánica y cenizas. Sin embargo, los peores estadísticos se obtuvieron para la grasa bruta y fibra bruta con valores de R2cv inferiores a 0,70, en este caso las ecuaciones de calibración solo son efectivas para realizar una buena separación entre grupos de muestras con bajos, medios y altos contenidos.