Mejora de la predicción del contenido de humedad y sólidos solubles en pera mediante espectroscopia de infrarrojo cercano

En el campo con CID Bio-Science & Felix Instruments, boletín de marzo de 2021

Los científicos de CID Bio-Science y Felix Instruments decidieron actualizar los modelos de calibración y la selección de variables, utilizados para analizar los datos de espectroscopia del infrarrojo cercano, recogidos para estimar el contenido de humedad (HR) y el contenido de azúcares solubles (SSC), en las peras. La incorporación de diez nuevas muestras al conjunto de datos existente fue suficiente para recalibrar con éxito el modelo. De los dos métodos que los científicos utilizaron para seleccionar las variables, la regresión por mínimos cuadrados parciales superó al enfoque de selección de covariables. Las nuevas variables redujeron el desvío en la predicción del HR del 1,31% al 0,19%, y en la predicción del SSC del 0,62% al 0,07%. Así, el nuevo modelo producido por la interacción de las nuevas variables y el conjunto de datos frescos, optimizó la estimación no destructiva, de HR y SSC en peras frescas.