Publicação online; 22 ref.; 3 illus.; Summaries (En, Pt)

Abstract - The objective of this study was to evaluate the performance of a handheld NIR spectrometer for non-destructive quality analysis of apples and pears produced in the Brazilian Semi-arid region. NIR spectra were acquired with a portable spectrometer in the wavelength range of 750–1065 nm and reference analyses of dry matter content (DMC) and soluble solids content (SSC) were measured weekly during 10 weeks of storage at 0.5 °C. Spectra were pre-processed with standard normal variate and used to develop DMC and SSC models using partial least squares regression with full cross-validation. The models were validated using data not included in the calibration. Satisfactory prediction results were obtained for SSC in apples (R² = 0.58) and pears (R² = 0.55), and for DMC in apples (R² = 0.55) and pears (R² = 0.65). All prediction models showed a relative root mean square error of prediction lower than 8%. These findings indicate that the NIR spectrometer is a promising tool to be used for a rapid and non-destructive determination of internal quality traits in apples and pears.


Index terms: partial least squares regression, multivariate regression, fruit quality, soluble solids, dry matter.

Resumo - O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de um espectrômetro portátil NIR na análise não destrutiva da qualidade de maçãs e peras produzidas na região semiárida brasileira. Os espectros NIR foram coletados com um espectrômetro portátil na faixa de comprimentos de onda de 750–1.065 nm, e as análises de referência de conteúdo de matéria seca (CMS) e conteúdo de sólidos solúveis (CSS) foram mensurados semanalmente durante 10 semanas de armazenamento a 0,5 °C. Os espectros foram pré-processados com a variação normal padrão e utilizados para desenvolver modelos de CMS e CSS usando a regressão dos quadrados mínimos parciais com validação cruzada completa. Os modelos foram validados externamente usando dados não incluídos na calibração. Resultados de predição satisfatórios foram obtidos para CSS em maçãs (R² = 0.58) e peras (R² = 0.55), e para CMS em maçãs (R² = 0.55) e peras (R² = 0.65). Todos os modelos de predição apresentaram raiz quadrada do erro médio quadrático de predição relativo menor que 8%. Estes resultados indicam que o espectrômetro NIR é uma ferramenta promissora para uma determinação rápida e não destrutiva dos atributos de qualidade interna de maçãs e peras.


Termos para indexação: regressão por quadrados mínimos parciais, regressão multivariada, qualidade do fruto, sólidos solúveis, matéria seca.