Piazzolla F., M.L. Amodio, G. Colelli

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Piazzolla F., M.L. Amodio, G. Colelli USO DELL’ANALISI IPERSPETTRALE PER LA PREDIZIONE DEI SOLIDI SOLUBILI DI UVA DA TAVOLA Piazzolla F., M.L. Amodio, G. Colelli Dip.to di Scienze Agrarie, degli Alimenti e dell’Ambiente Università degli Studi di Foggia, Via Napoli 25, 71122 Foggia, Italy (g.colelli@unifg.it) L’identificazione dell’epoca di raccolta è un fattore molto critico per qualità e la conservabilità dei prodotti ortofrutticoli. Le tecniche analitiche non-distruttive, inclusa la spettroscopia, potrebbero pertanto essere di supporto per la scelta del momento ottimale di raccolta di uva da tavola, consentendo di essere applicate direttamente in campo. Lo scopo di questo lavoro è stato valutare l’applicabilità dell’analisi iperspettrale nella regione tra i 400-1000 nm per la predizione dei solidi solubili di acini di uva (cv. Italia). A B C 12 grappoli di uva sono stati raccolti per ognuna delle 5 epoche di raccolta tra ottobre e dicembre. Per ogni grappolo sono stati acquisiti gli spettri di 3 acini presi da 3 differenti aree (distale, centrale e apicale) usando uno Spectral Scanner (DV s.r.l., Padova, Italy) range 400-1000 nm e risoluzione 5 nm, ottenendo un totale di 180 spettri. Su ciascun acino è stato misurato il contenuto in solidi solubili SSC con rifrattrometro. . I dati spettrali ottenuti in Riflettanza sono stati trasformati in Assorbanza e analizzati con il con il software The Unscrumbler. Preliminarmente sui dati è stata applicata una PCA con central model per è individuare eventuali outliners che sono stati eliminati (per un totale di 6 acini). I dati sono poi stati sottoposti a diversi pre-trattamenti al fine di individuare la migliore trasformazione per la predizione dei solidi solubili. Per ciascuna trasformazione è stato testato il modello di regressione PLS (Partial Least Squares), sviluppato con Cross validation su gruppi di 20 spettri, confrontando gli indici di determinazione R2 e l’errore standard come mostrato in tabella. La Derivata Prima Savitzky Golay è risultata essere la trasformazione migliore presentando un R2 pari a 0.79 e un minor errore ed è stata pertanto usata per la costruzione del modello di predizione, il quale è stato sviluppato usando un set di 116 acini, mentre i rimanenti 58 sono stati usati per la validazione. La validazione con dati esterni ha dato un R2 di 0.8 che può considerarsi molto buona. Tali risultati suggeriscono che questo strumento per le acquisizioni di immagini spettrali nel visibile e del vicinissimo IR può essere utilizzato per la predizione dei solidi solubili dell’uva da tavola ed eventualmente per la predizione di altri parametri qualitativi. CALIBRAZIONE Stiamo organizzando: VALIDAZIONE Per info: www.cama2013.org info@cama2013.org