Aplicación de la espectroscopia NIR para la predicción de sólidos solubles en pulpa de guayaba

Utilizando la técnica NIRS (espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano) se realizó la predicción de sólidos solubles en pulpa de guayaba (Psidium guajava L.) y (Psidium friedrichsthalianum) sobre 92 muestras en dos estados de madurez de la fruta. Cada fruto fue procesado hasta obtener l...

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Bibliographic Details
Main Authors: ányelo Andrey Gutiérrez Devia, Jaime Eduardo Muñoz Flórez, John Eiver Belalcázar Martínez, Dora Mónica Ibarra Espinosa, álvaro Caicedo Arana, Creuci María Caetano
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2015-04-01
Series:Acta Agronómica
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-28122015000200001&lng=en&tlng=en
Description
Summary:Utilizando la técnica NIRS (espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano) se realizó la predicción de sólidos solubles en pulpa de guayaba (Psidium guajava L.) y (Psidium friedrichsthalianum) sobre 92 muestras en dos estados de madurez de la fruta. Cada fruto fue procesado hasta obtener la fracción comestible en la cual se determinó el contenido de sólidos solubles (%). De esta fracción se tomaron dos submuestras que fueron escaneadas en el espectrofotómetro NIR en un rango entre 400 y 2500 nm. Para la calibración se generaron modelos de regresión mediante MPLS (mínimos cuadrados parciales modificados) en un rango entre 1108 y 2498.2 nm. Para la elección del modelo final de calibración del NIR se consideraron como criterios el coeficiente de determinación (R²) y la desviación residual predictiva (RPD). Para establecer la existencia de diferencias entre los resultados obtenidos por el método primario o de referencia y los de NIR se realizó un análisis de varianza y prueba de medias mediante el programa estadístico SAS v 9.0. Los resultados mostraron una alta capacidad de predicción del modelo (R² = 0.990) entre las mediciones primarias y las de NIR. El valor de RPD fue 6.20, que indica una excelente precisión de la predicción. Entre las estimaciones por NIR y primarias no se presentaron diferencias significativas, pero sí se observaron entre muestras.
ISSN:0120-2812