Aplicación de la técnica NIRS para el análisis de materia seca y proteina en hojas de alfalfa.

Abstract

{ESP} En el presente trabajo se desarrollan ecuaciones de calibración mediante espectroscopía de reflectancia en la región del visible -infrarrojo cercano (vis-NIR), para el análisis de materia seca y proteína en hojas de alfalfa. A partir de 26 variedades, cultivadas en regadío en la provincia de Salamanca, se realizaron los sucesivos análisis teniendo en cuenta hojas tomadas de tres posiciones de la planta: basal, intermedia y apical. Un total de 156 muestras correspondientes a dos cortes sucesivos (Julio y Agosto, 2005), fueron consideradas. Las ecuaciones de calibración se obtuvieron mediante el método de regresión MPLS (mínimos cuadrados parciales modificados), aplicando previamente diferentes transformaciones matemáticas a los datos espectrales. Los estadísticos obtenidos en los procesos de calibración y validación externa permitieron concluir que la determinación de proteína fue ligeramente más exacta que la de materia seca, siendo la segunda derivada de los espectros, con o sin la aplicación previa del tratamiento MSC (corrección del efecto multiplicativo de la dispersión), la transformación matemática que conduce a menores errores estándar de predicción para materia seca (SEP= 0,90%) y proteína (SEP= 1,13%). Los modelos matemáticos obtenidos muestran que la técnica NIRS resulta satisfactoria para la determinación de ambos parámetros.

{ENG}In the present work we developed calibration equations by near-infrared reflectance spectroscopy in the visible/near-infrared (vis-NIR) region to estimate dry matter and protein contents in leaves of alfalfa. A total of 26 cultivars were grown under irrigation in the province of Salamanca, and leaf samples were collected from three pla nt positions: basal, middle and apical. A total of 156 plant samples from two consecutive harvests (July and August, 2005), were considered. The calibration equations were obtained by means of the MPLS (Modified Partial Least Squares) regression, using several mathematical transformations to the spectral data. The statistics obtained in the calibration and external validation processes allowed to conclude that the determination of protein was slightly more accurate than the determination of dry matter. The second derivative of the spectra, with or without the previous application of the MSC (Multiplicative Scatter Correction) treatment was the mathematical transformation which led to the lowest standard error of prediction for dry matter (SEP= 0.90%) and protein (SEP= 1.13%). The mathematical models obtained show that the NIRS technique is satisfactory for the determination of both parameters.