Estimación novedosa del contenido de sólidos solubles del tomate mediante índices espectrales basados en reflectancia...

Área de la Ciencia:

• Ciencia Agrícola
• Espectroscopía
• Quimiometría

Sus antecedentes:

• La estimación no destructiva del contenido de sólidos solubles (SSC) es crucial para la evaluación de la calidad del tomate.
• Los modelos espectrales existentes a menudo carecen de generalización entre diferentes cultivares de tomate.
• El desarrollo de modelos robustos para diversos tipos de tomate sigue siendo un desafío importante.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco robusto de predicción del contenido de sólidos solubles (SSC) para diversos tipos de tomate utilizando la reflectancia hiperespectral y algoritmos genéticos (GA).
• Mejorar la capacidad de generalización y la transferibilidad de los modelos espectrales para la evaluación no destructiva de la calidad del tomate.

Principales métodos:

• Se recopilaron datos de reflectancia hiperespectral y SSC de 152 frutos de 13 cultivares de tomate.
• Se desarrollaron índices espectrales novedosos transformados linealmente (ltDSI, ltNDSI, ltRSI) para el análisis de datos espectrales.
• Se empleó un algoritmo genético (GA) para optimizar las combinaciones de longitud de onda y los coeficientes de transformación para los índices espectrales.

Principales resultados:

• Los índices espectrales optimizados por GA superaron a los índices convencionales y a los modelos de espectro completo.
• Los modelos propuestos demostraron una sensibilidad reducida al tipo de tomate, logrando R² ≈ 0.80, RMSE ≈ 0.6 °Brix y MRE ≈ 10% en los conjuntos de datos de validación.
• El marco de desarrollo mostró una mejora en la robustez y transferibilidad del modelo.

Conclusiones:

• La optimización conjunta de la estructura y los parámetros del índice espectral mejora eficazmente la robustez y la transferibilidad del modelo para la predicción de SSC.
• El marco propuesto ofrece una solución escalable para la evaluación no destructiva de SSC en tomates.
• Proporciona orientación práctica para el desarrollo de herramientas de detección espectral aplicables en campo para la fenotipación de la calidad de la fruta en todos los cultivares.