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dc.contributor.advisorNegueruela, Ángel Ignacio-
dc.contributor.advisorVal Falcón, Jesús-
dc.contributor.authorLafuente Rosales, Victoriaes_ES
dc.date.issued2015-12-
dc.identifier.citationTesis doctorales EEAD-CSICes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10261/126618-
dc.description218 Pags.- 18 Tabls.- 32 Figs.es_ES
dc.description.abstract[ES] Aragón cultiva el 30% de la superficie total de frutales de España. Unas 50.000 ha dibujan el paisaje frutícola de Aragón. La demanda de calidad por parte de consumidores, agricultores, centrales hortofrutícolas es cada vez más exigente. Tradicionalmente, el control de calidad, se realiza con técnicas que destruyen el fruto y otras subjetivas, que incluyen la estimación visual del aspecto del fruto. Sin embargo, estás técnicas ralentizan el proceso de selección en Central no son suficientemente representativas de la población muestreada, además de constituir un gasto elevado por la fruta destruida.es_ES
dc.description.abstractEstos factores han impulsado el desarrollo de técnicas más rápidas y menos costosas, que puedan aplicarse a la mayoría de los frutos procesados y que reflejen el estado interno y externo de calidad del fruto. Las llamadas técnicas ópticas, se basan en medir la interacción de la luz con la materia, en este caso la fruta y permiten determinar en una sola medida varios parámetros físico-químicos del fruto, como firmeza y contenido en sólidos solubles totales. Entre estas técnicas cabe destacar la Espectroscopia de Infrarrojo Cercano y el Análisis de Imágenes Multiespectrales, que hemos utilizado en este trabajo.es_ES
dc.description.abstractPara poder relacionar los datos obtenidos por estas técnicas con los índices de madurez del fruto, es necesario construir modelos de calibración. Los métodos elegidos de regresión lineal (PLS) y no lineal (LS-SVM) proporcionan buenos resultados ya que permiten predecir el estado de madurez de la fruta a partir de la señal óptica obtenida de cada fruta.es_ES
dc.description.abstractLas técnicas ópticas proporcionan un elevado número de variables (tantas como longitudes de onda registradas de los espectros), entre las que existe una gran colinealidad e información irrelevante. En este trabajo, nos hemos planteado realizar una selección de variables con el fin de elaborar modelos de calibración más sencillos que puedan ser aplicados en las líneas de selección de las centrales hortofrutícolas.es_ES
dc.description.abstract[EN] More than 30% of the surface devoted to fruit production in Spain corresponds to Aragon. Around 50, 000 ha constitute the landscape of fruit tree production of Aragón. Fruits and vegetables of high quality properties are increasingly required by consumers, and consequently by producers and by the rest of agro food chain. Traditionally, test of quality are performed by techniques which imply whether the destruction of the sample (fruit) or other subjective non-quantitative methods as the estimation of external visual appearance. In general, these techniques slow down the selection processes; do not provide enough representatively of the whole sample population and also imply the waste of considerable amounts of the facilities used to monitor strictly quality.es_ES
dc.description.abstractAmong others, all these facts led to the development of new techniques which include very short times of measurement and less expensive equipment in order to facilitate their inclusion into the selection lines at industrial level. The so called optical techniques are based on the measurement of the interaction between the light and the living sample, the fruit in our case, and from a single measurement several physical-chemical parameters of the fruit, as total soluble solids and firmness, can be estimated or calculated.es_ES
dc.description.abstractNear Infrared Spectroscopy and Multispectral Images Analysis are the optical techniques used in this work.es_ES
dc.description.abstractStatistical models are created to relate optical information with reference values obtained by conventional destructive methods. Linear regression (PLS) and nonlinear regression (LS-SVM) models where selected among others as we demonstrate that provide very good results to predict the stage of maturity by using optical signals obtained from each fruit. However, optical techniques produced a large number of variables, many of them with high collinearity and also huge amounts of irrelevant information. One of the achievements of this work has been the development of a variable selection procedure, which allows the development of simpler calibration models.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido financiado con los proyectos de investigación: Nuevas estrategias para evitar el desarrollo de calciopatías en cultivos frutales modelo (AGL2009-08501). Subproyecto 2 del “Plan Específico de Teruel. Mejora de la calidad del melocotón de Calanda” (PET2007-09-C05-02). 2 Convenios de colaboración entre el Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón (CITA) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en el proyecto “mejora de la calidad del melocotón de Calanda: material vegetal, técnicas culturales, conservación y comercialización” en el ámbito del FITE 2013 y 2104.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Zaragozaes_ES
dc.publisherCSIC - Estación Experimental de Aula Dei (EEAD)es_ES
dc.relation.ispartofseriesTD-2015es_ES
dc.rightsopenAccessen_EN
dc.subjectfrutaes_ES
dc.subjectVis/NIRes_ES
dc.subjectimagen multiespectrales_ES
dc.subjectPLSes_ES
dc.subjectLS-SVMes_ES
dc.subjectselección de variableses_ES
dc.subjectfruites_ES
dc.subjectMultispectral imagees_ES
dc.subjectvariable selectiones_ES
dc.titleAplicación de las técnicas de Espectroscopia Vis/NIR y de imágenes de retrodifusión de luz láser a la evaluación del estado de madurez de melocotón, manzana y cerezaes_ES
dc.typetesis doctorales_ES
dc.description.peerreviewedPeer reviewedes_ES
dc.embargo.terms2016-12-31es_ES
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.contributor.funderCentro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragónes_ES
dc.contributor.funderConsejo Superior de Investigaciones Científicas (España)es_ES
dc.relation.csices_ES
dc.identifier.funderhttp://dx.doi.org/10.13039/501100003339es_ES
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