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Publication
Non-invasive monitoring of kiwifruit ripening
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.34 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This thesis aims to explore the use of Visible and Near-Infrared Diffuse
Reflectance Spectroscopy (VisNIR-DRS) in monitoring the ripening of two kiwifruit
species, a yellow- (Actinidia chinensis Planch 'Jintao') and a green-fleshed (Actinidia
deliciosa Liang et Ferguson 'Hayward').
The technique used in this study relies on correlating spectra with fruit internal
quality attributes (IQA). However, low correlations in VisNIR-DRS causes problems in
generalizing calibration models to new data. Therefore, the study was designed to
test VisNIR-DRS in difficult real field conditions. Two orchards were monitored for
each cultivar over two years, enabling internal (IV) and external validation (EV) on
four independent datasets.
The first part of the study focused on characterizing the time evolution of IQA
during ripening.
The second part involved developing calibration models for each IQA, based
on the data from the first year. The results showed that it is possible to obtain highquality
predictions for the IQA's daily averages from medium-quality models.
The third part involved the two years' data. Variable selection and orthogonal
signal correction were employed to improve the performance of the models, although
only the IV performance improved, indicating that these widely recommended
techniques are of little value in the context of stringent EV. Usual calibration transfer
between the spectrometers used in each year was impossible in the absence of
common samples. Therefore, a normalization approach based on daily average
spectra was used, resulting in improved model performance.
Lastly, the fourth part addressed the time variation of IQA in cold-stored
kiwifruit, along with sensory data and their correlation with the spectra. According to the results of this study, VisNIR-DRS is a promising and
important tool for kiwifruit industry since can be used to follow non-destructively the
kiwifruit ripening, either on-tree or during storage, in a higher number of fruit samples
and in less time.
Esta tese debruça-se sobre a aplicação de Espetroscopia de Refletância Difusa no Visível e Infravermelho Próximo (ERD-VIP) na monitorização do amadurecimento de dois cultivares de kiwi, um de polpa amarela (Actinidia chinensis Planch ‘Jintao’) e outro de polpa verde' [Actinidia deliciosa (A. Chev.) C.F. Liang et A.R. Ferguson ‘Hayward’]. O estudo realizado enquadra-se, muito genericamente, no âmbito de um esforço global de promover a ERD-VIP como uma ferramenta prática e fiável para monitorizar a qualidade interna dos frutos. Com efeito, o controlo de qualidade dos frutos faz-se, em geral, através de processos destrutivos e demorados e que, pela própria limitação de desperdício na amostragem, conduz a caracterizações estatisticamente incorretas. Os métodos não invasivos, e a ERD-VIP em particular, permitem amostragens rápidas e uma caracterização estatística da população mais rigorosa. No entanto, a aplicação da ERD-VIP apresenta, ainda, alguns problemas, que têm impedido esta técnica de ser amplamente adaptada pelos produtores. A ERD-VIP baseia-se na correlação entre os espetros de refletância e os Parâmetros de Qualidade Interna (PQI) a determinar, como por exemplo, o Teor de Sólidos Solúveis (TSS). Com base nesta relação e em técnicas de análise multivariada, como por exemplo o Partial Least Squares (PLS), constroem-se modelos de calibração entre os espetros e os PQI. No entanto, na gama espetral do visível e infravermelho próximo, as bandas espetrais são muito largas e o efeito de interferentes é muito elevado, de onde resulta que os modelos de calibração para os PQI podem apresentar problemas de generalização a novos dados. Isto quer dizer que os modelos de calibração construídos com os frutos de um dado pomar podem realizar previsões de baixa qualidade quando aplicados a um pomar diferente; ou que os modelos construídos num dado ano, com certas características edafoclimáticas, podem falhar quando aplicados aos espetros do ano seguinte. A solução principal para este problema é recolher dados de proveniências o mais abrangentes possível, incluindo vários pomares, anos e condições de produção. No entanto, a abrangência das condições de calibração pode resultar numa perda de precisão relativamente a modelos mais localizados, no tempo e no espaço. Por exemplo, pode ser vantajoso desenvolver um modelo multi-anual para o mesmo pomar, garantindo maior especificidade. A análise da relação entre os dados de partida de um modelo e as suas características algébricas (vetor de regressão, loadings, scores, etc.), a que poderíamos chamar de meta-modelação, é uma área de investigação ainda com pouca expressão, mas que será crucial para resolver os problemas de generalização dos modelos de calibração. O objetivo mais lato desta tese é contribuir para este esforço de meta-modelação. A vasta maioria dos trabalhos realizados em ERD-VIP aplicada à determinação dos PQI processa-se na pós-colheita, o que significa que os frutos têm todos o mesmo estado de maturação e apresentam, por isso, bastante homogeneidade. Os resultados destes trabalhos são importantes para mostrar que a ERD-VIP pode ser utilizada, imediatamente antes da aquisição pelo consumidor, para classificar ou categorizar os frutos em escalões de qualidade. Existem muito menos trabalhos a aplicar a ERD-VIP durante a pré-colheita, em particular com o objetivo de poder prever a data ótima de colheita. Contudo, esta aplicação é tão ou mais importante que a anterior, pois permite monitorizar os pomares durante o amadurecimento da fruta e contribuir para a sua gestão adequada. A monitorização na pré-colheita tem, no entanto, algumas características que a tornam potencialmente mais complicada do que a que é feita apenas na pós-colheita. A principal diferença é que os frutos avaliados englobam um conjunto de estados de maturação muito heterogéneo, o que levanta problemas adicionais à modelação espetral. Com efeito, a estrutura e a constituição química dos frutos alteram-se durante o processo de maturação, o que tem consequências ao nível da propagação da luz e das relações espetrais entre os vários componentes. Assim, os estudos précolheita têm de se adaptar a uma estrutura física e química dos frutos que é mais dinâmica do que a encontrada na pós-colheita, o que dificulta o estabelecimento de padrões entre características espetrais e os PQI. Por outro lado, representa um campo de estudo mais desafiante e útil ao desenvolvimento da meta-modelação e permite ter uma perspetiva abrangente sobre os processos fisiológicos e a sua manifestação ao nível espetral. Procurando um enquadramento nos problemas descritos acima, optou-se, neste trabalho, por um desenho experimental que pudesse contribuir para as esclarecer as questões associadas à generalização dos modelos, num contexto de monitorização pré-colheita. Com este intuito, foram escolhidos dois pomares para cada cultivar (dois de kiwi polpa amarela e dois de kiwi de polpa verde) e as medidas de campo foram realizadas durante dois anos. Desta forma foi possível realizar validação externa dos modelos, dado que, para cada cultivar, obtiveram-se quatro conjuntos de dados independentes entre si: pomar 1/ano 1, pomar 2/ano 1, pomar 1/ano 2 e pomar 2/ano 2. Na validação externa usam-se três destes conjuntos independentes para fazer a calibração e o quarto para fazer a validação. A validação externa é, com efeito, um dos pilares essenciais para avaliar a capacidade de generalização dos modelos de calibração. No entanto, a maior parte dos estudos apresentados na literatura apresenta apenas uma calibração interna, em que os espetros de fontes diferentes (diferentes pomares, produtores ou anos) são distribuídos igualmente pelos conjuntos de calibração e validação. Deste modo não há verdadeira heterogeneidade entre calibração e validação, eliminando, em grande parte, o aparecimento de problemas relacionados com a generalização dos modelos a novos dados. Neste trabalho faz-se um paralelo entre os resultados obtidos em validação interna e externa, mostrando como os primeiros são sempre excessivamente otimistas. Na primeira parte do trabalho faz-se uma descrição da evolução dos PQI ao longo do processo de amadurecimento. Foram medidos dez PQI: os parâmetros de colorimetria L*, a*, b*, Hue e chroma, mais os parâmetros físico-químicos de firmeza, massa seca, TSS, pH e acidez titulável. O conhecimento da fisiologia dos kiwis e a interpretação da evolução dos PQI à luz dessa fisiologia são muito importantes para que se possa entender melhor as diferenças nos modelos de calibração obtidos em condições diferentes. Na segunda parte do trabalho faz-se um estudo inicial dos modelos de calibração com apenas um ano de medidas. Para cada cultivar havia apenas, nessa altura, dois conjuntos de dados independentes. A validação externa, que consiste em modelar com um desses conjuntos e prever o outro, conduziu a resultados muito pobres, pelo que se adotou uma abordagem híbrida, em que cada conjunto de dados era dividido em dois subconjuntos de árvores diferentes. Fez-se então o estudo com quatro conjuntos independentes de árvores. A qualidade das previsões depende muito do PQI. Os melhores resultados são obtidos para TSS, Hue e a* (Standard Deviation Ratio - SDR > 2). A firmeza e a percentagem de massa seca podem ser previstas de forma grosseira (SDR ~ 1.5), mas os restantes parâmetros não podem ser previstos de forma minimamente aceitável. Mostrou-se ainda que, mesmo partindo de modelos de calibração medianos, é possível obter previsões de grande qualidade da média diária dos PQI (SDR > 6), o que é, no fundo, o objeto de interesse para os produtores. Na terceira parte da tese faz-se um estudo detalhado da validação externa e interna em dois anos. Além disso, houve um problema adicional, relacionado com a perda do espetrómetro no início do segundo ano. Isto tornou o processo de validação ainda mais complicado, pois passou a incorporar uma componente de transferência de calibração entre os dois instrumentos. Tratou-se, portanto, de um problema de validação em dois pomares, dois anos e dois espetrómetros, o que corresponde ao caso real mais difícil de tratar. Perante este programa complexo, optou-se por concentrar os esforços na modelação do TSS, um dos PQI mais importante, tanto na determinação da data ótima de colheita, como na determinação do estado ótimo para consumo. Começou-se por comparar os resultados de validação interna com os de validação externa. Os resultados mostraram que a validação interna dá conta de todas as fontes de variabilidade (incluindo formas espetrais globalmente diferentes, fornecidas por cada um dos espetrómetros) e consegue fazer boas previsões (SDR = 2). Já os resultados de validação externa são bastante fracos, com um valor global de SDR = 1.4 (considerando em conjunto as previsões feitas para cada pomar), mas com valores individuais (SDR calculado apenas no conjunto de previsões de cada pomar) de 1 nos piores casos, ou seja, sem qualquer capacidade de previsão. Procurou-se então melhorar a performance do modelo utilizando duas técnicas muito usadas na literatura: a seleção de variáveis (SV) e correção de sinal ortogonal (Orthogonal Signal Correction - OSC). A ideia subjacente à aplicação destas técnicas é a mesma: eliminar a influência de componentes espectrais pouco informativas e que possam ser contraproducentes na validação. Em ambos os casos se verificou que a validação interna pode beneficiar da aplicação destes métodos, mas não a validação externa. Isto está de acordo com a ideia de que SV e OSC otimizam o espaço associado a três dos conjuntos de dados, mas que essa otimização não generaliza necessariamente ao quarto conjunto de dados. SV e OSC são duas das técnicas mais amplamente recomendadas para melhorar a robustez dos modelos. Neste trabalho mostra-se, portanto, que estas técnicas valem de pouco no contexto de uma validação externa difícil. Tentou-se uma transferência de calibração, mas na ausência de amostras comuns, as técnicas habituais não funcionam. Foi então tentada uma abordagem baseada na normalização aos espetros médios diários. Selecionou-se o conjunto com mais dias de medição como "master" e os restantes como "slaves". Em cada dia de medição, os espetros "slave" são multiplicados pela razão entre as médias “master” e “slave” desse dia. Isto permitiu compensar, em grande parte, as variações espetrais induzidas pelos espetrómetros e também variações de fundo espetral causadas por texturas diferentes. Foi assim possível aumentar bastante a performance do modelo em validação externa, passando o SDR de 1.4 para 1.8. Este valor permite realizar previsões médias diárias de TSS de elevada qualidade (SDR = 2.8). Demonstrou-se que mesmo numa conjuntura adversa de troca de espetrómetro, sem possibilidade de haver amostras comuns, é possível usar o modelo de calibração calculado num dado conjunto de frutos para prever o SSC de um conjunto de frutos independente (outro pomar e/ou ano). Na quarta parte da tese estuda-se a etapa de pós-colheita e armazenamento dos kiwis. Fez-se o estudo da variação dos PQI em função do tempo e realizou-se a análise dos dados sensoriais adquiridos a partir de painéis de provadores. A partir destes dados foi possível perceber quais são as características organoléticas mais valorizadas pelos consumidores. Por fim, procurou-se identificar algum tipo de padrão espetral que pudesse ser usado para correlacionar/antecipar a resposta sensorial, tendo se verificado uma boa correlação entre SSC e a refletância dos espectros dos kiwis nos comprimentos de onda entre 635 – 780 nm. De acordo com os resultados deste estudo, VisNIR-DRS é uma ferramenta promissora que pode ser usada para monitorizar o amadurecimento de kiwis na árvore, ou durante o armazenamento em pós-colheita. Isto é de grande importância para a indústria de kiwis, uma vez que permite que a monitorização do amadurecimento, seja feita de forma não destrutiva e num maior número de frutos, em menos tempo.
Esta tese debruça-se sobre a aplicação de Espetroscopia de Refletância Difusa no Visível e Infravermelho Próximo (ERD-VIP) na monitorização do amadurecimento de dois cultivares de kiwi, um de polpa amarela (Actinidia chinensis Planch ‘Jintao’) e outro de polpa verde' [Actinidia deliciosa (A. Chev.) C.F. Liang et A.R. Ferguson ‘Hayward’]. O estudo realizado enquadra-se, muito genericamente, no âmbito de um esforço global de promover a ERD-VIP como uma ferramenta prática e fiável para monitorizar a qualidade interna dos frutos. Com efeito, o controlo de qualidade dos frutos faz-se, em geral, através de processos destrutivos e demorados e que, pela própria limitação de desperdício na amostragem, conduz a caracterizações estatisticamente incorretas. Os métodos não invasivos, e a ERD-VIP em particular, permitem amostragens rápidas e uma caracterização estatística da população mais rigorosa. No entanto, a aplicação da ERD-VIP apresenta, ainda, alguns problemas, que têm impedido esta técnica de ser amplamente adaptada pelos produtores. A ERD-VIP baseia-se na correlação entre os espetros de refletância e os Parâmetros de Qualidade Interna (PQI) a determinar, como por exemplo, o Teor de Sólidos Solúveis (TSS). Com base nesta relação e em técnicas de análise multivariada, como por exemplo o Partial Least Squares (PLS), constroem-se modelos de calibração entre os espetros e os PQI. No entanto, na gama espetral do visível e infravermelho próximo, as bandas espetrais são muito largas e o efeito de interferentes é muito elevado, de onde resulta que os modelos de calibração para os PQI podem apresentar problemas de generalização a novos dados. Isto quer dizer que os modelos de calibração construídos com os frutos de um dado pomar podem realizar previsões de baixa qualidade quando aplicados a um pomar diferente; ou que os modelos construídos num dado ano, com certas características edafoclimáticas, podem falhar quando aplicados aos espetros do ano seguinte. A solução principal para este problema é recolher dados de proveniências o mais abrangentes possível, incluindo vários pomares, anos e condições de produção. No entanto, a abrangência das condições de calibração pode resultar numa perda de precisão relativamente a modelos mais localizados, no tempo e no espaço. Por exemplo, pode ser vantajoso desenvolver um modelo multi-anual para o mesmo pomar, garantindo maior especificidade. A análise da relação entre os dados de partida de um modelo e as suas características algébricas (vetor de regressão, loadings, scores, etc.), a que poderíamos chamar de meta-modelação, é uma área de investigação ainda com pouca expressão, mas que será crucial para resolver os problemas de generalização dos modelos de calibração. O objetivo mais lato desta tese é contribuir para este esforço de meta-modelação. A vasta maioria dos trabalhos realizados em ERD-VIP aplicada à determinação dos PQI processa-se na pós-colheita, o que significa que os frutos têm todos o mesmo estado de maturação e apresentam, por isso, bastante homogeneidade. Os resultados destes trabalhos são importantes para mostrar que a ERD-VIP pode ser utilizada, imediatamente antes da aquisição pelo consumidor, para classificar ou categorizar os frutos em escalões de qualidade. Existem muito menos trabalhos a aplicar a ERD-VIP durante a pré-colheita, em particular com o objetivo de poder prever a data ótima de colheita. Contudo, esta aplicação é tão ou mais importante que a anterior, pois permite monitorizar os pomares durante o amadurecimento da fruta e contribuir para a sua gestão adequada. A monitorização na pré-colheita tem, no entanto, algumas características que a tornam potencialmente mais complicada do que a que é feita apenas na pós-colheita. A principal diferença é que os frutos avaliados englobam um conjunto de estados de maturação muito heterogéneo, o que levanta problemas adicionais à modelação espetral. Com efeito, a estrutura e a constituição química dos frutos alteram-se durante o processo de maturação, o que tem consequências ao nível da propagação da luz e das relações espetrais entre os vários componentes. Assim, os estudos précolheita têm de se adaptar a uma estrutura física e química dos frutos que é mais dinâmica do que a encontrada na pós-colheita, o que dificulta o estabelecimento de padrões entre características espetrais e os PQI. Por outro lado, representa um campo de estudo mais desafiante e útil ao desenvolvimento da meta-modelação e permite ter uma perspetiva abrangente sobre os processos fisiológicos e a sua manifestação ao nível espetral. Procurando um enquadramento nos problemas descritos acima, optou-se, neste trabalho, por um desenho experimental que pudesse contribuir para as esclarecer as questões associadas à generalização dos modelos, num contexto de monitorização pré-colheita. Com este intuito, foram escolhidos dois pomares para cada cultivar (dois de kiwi polpa amarela e dois de kiwi de polpa verde) e as medidas de campo foram realizadas durante dois anos. Desta forma foi possível realizar validação externa dos modelos, dado que, para cada cultivar, obtiveram-se quatro conjuntos de dados independentes entre si: pomar 1/ano 1, pomar 2/ano 1, pomar 1/ano 2 e pomar 2/ano 2. Na validação externa usam-se três destes conjuntos independentes para fazer a calibração e o quarto para fazer a validação. A validação externa é, com efeito, um dos pilares essenciais para avaliar a capacidade de generalização dos modelos de calibração. No entanto, a maior parte dos estudos apresentados na literatura apresenta apenas uma calibração interna, em que os espetros de fontes diferentes (diferentes pomares, produtores ou anos) são distribuídos igualmente pelos conjuntos de calibração e validação. Deste modo não há verdadeira heterogeneidade entre calibração e validação, eliminando, em grande parte, o aparecimento de problemas relacionados com a generalização dos modelos a novos dados. Neste trabalho faz-se um paralelo entre os resultados obtidos em validação interna e externa, mostrando como os primeiros são sempre excessivamente otimistas. Na primeira parte do trabalho faz-se uma descrição da evolução dos PQI ao longo do processo de amadurecimento. Foram medidos dez PQI: os parâmetros de colorimetria L*, a*, b*, Hue e chroma, mais os parâmetros físico-químicos de firmeza, massa seca, TSS, pH e acidez titulável. O conhecimento da fisiologia dos kiwis e a interpretação da evolução dos PQI à luz dessa fisiologia são muito importantes para que se possa entender melhor as diferenças nos modelos de calibração obtidos em condições diferentes. Na segunda parte do trabalho faz-se um estudo inicial dos modelos de calibração com apenas um ano de medidas. Para cada cultivar havia apenas, nessa altura, dois conjuntos de dados independentes. A validação externa, que consiste em modelar com um desses conjuntos e prever o outro, conduziu a resultados muito pobres, pelo que se adotou uma abordagem híbrida, em que cada conjunto de dados era dividido em dois subconjuntos de árvores diferentes. Fez-se então o estudo com quatro conjuntos independentes de árvores. A qualidade das previsões depende muito do PQI. Os melhores resultados são obtidos para TSS, Hue e a* (Standard Deviation Ratio - SDR > 2). A firmeza e a percentagem de massa seca podem ser previstas de forma grosseira (SDR ~ 1.5), mas os restantes parâmetros não podem ser previstos de forma minimamente aceitável. Mostrou-se ainda que, mesmo partindo de modelos de calibração medianos, é possível obter previsões de grande qualidade da média diária dos PQI (SDR > 6), o que é, no fundo, o objeto de interesse para os produtores. Na terceira parte da tese faz-se um estudo detalhado da validação externa e interna em dois anos. Além disso, houve um problema adicional, relacionado com a perda do espetrómetro no início do segundo ano. Isto tornou o processo de validação ainda mais complicado, pois passou a incorporar uma componente de transferência de calibração entre os dois instrumentos. Tratou-se, portanto, de um problema de validação em dois pomares, dois anos e dois espetrómetros, o que corresponde ao caso real mais difícil de tratar. Perante este programa complexo, optou-se por concentrar os esforços na modelação do TSS, um dos PQI mais importante, tanto na determinação da data ótima de colheita, como na determinação do estado ótimo para consumo. Começou-se por comparar os resultados de validação interna com os de validação externa. Os resultados mostraram que a validação interna dá conta de todas as fontes de variabilidade (incluindo formas espetrais globalmente diferentes, fornecidas por cada um dos espetrómetros) e consegue fazer boas previsões (SDR = 2). Já os resultados de validação externa são bastante fracos, com um valor global de SDR = 1.4 (considerando em conjunto as previsões feitas para cada pomar), mas com valores individuais (SDR calculado apenas no conjunto de previsões de cada pomar) de 1 nos piores casos, ou seja, sem qualquer capacidade de previsão. Procurou-se então melhorar a performance do modelo utilizando duas técnicas muito usadas na literatura: a seleção de variáveis (SV) e correção de sinal ortogonal (Orthogonal Signal Correction - OSC). A ideia subjacente à aplicação destas técnicas é a mesma: eliminar a influência de componentes espectrais pouco informativas e que possam ser contraproducentes na validação. Em ambos os casos se verificou que a validação interna pode beneficiar da aplicação destes métodos, mas não a validação externa. Isto está de acordo com a ideia de que SV e OSC otimizam o espaço associado a três dos conjuntos de dados, mas que essa otimização não generaliza necessariamente ao quarto conjunto de dados. SV e OSC são duas das técnicas mais amplamente recomendadas para melhorar a robustez dos modelos. Neste trabalho mostra-se, portanto, que estas técnicas valem de pouco no contexto de uma validação externa difícil. Tentou-se uma transferência de calibração, mas na ausência de amostras comuns, as técnicas habituais não funcionam. Foi então tentada uma abordagem baseada na normalização aos espetros médios diários. Selecionou-se o conjunto com mais dias de medição como "master" e os restantes como "slaves". Em cada dia de medição, os espetros "slave" são multiplicados pela razão entre as médias “master” e “slave” desse dia. Isto permitiu compensar, em grande parte, as variações espetrais induzidas pelos espetrómetros e também variações de fundo espetral causadas por texturas diferentes. Foi assim possível aumentar bastante a performance do modelo em validação externa, passando o SDR de 1.4 para 1.8. Este valor permite realizar previsões médias diárias de TSS de elevada qualidade (SDR = 2.8). Demonstrou-se que mesmo numa conjuntura adversa de troca de espetrómetro, sem possibilidade de haver amostras comuns, é possível usar o modelo de calibração calculado num dado conjunto de frutos para prever o SSC de um conjunto de frutos independente (outro pomar e/ou ano). Na quarta parte da tese estuda-se a etapa de pós-colheita e armazenamento dos kiwis. Fez-se o estudo da variação dos PQI em função do tempo e realizou-se a análise dos dados sensoriais adquiridos a partir de painéis de provadores. A partir destes dados foi possível perceber quais são as características organoléticas mais valorizadas pelos consumidores. Por fim, procurou-se identificar algum tipo de padrão espetral que pudesse ser usado para correlacionar/antecipar a resposta sensorial, tendo se verificado uma boa correlação entre SSC e a refletância dos espectros dos kiwis nos comprimentos de onda entre 635 – 780 nm. De acordo com os resultados deste estudo, VisNIR-DRS é uma ferramenta promissora que pode ser usada para monitorizar o amadurecimento de kiwis na árvore, ou durante o armazenamento em pós-colheita. Isto é de grande importância para a indústria de kiwis, uma vez que permite que a monitorização do amadurecimento, seja feita de forma não destrutiva e num maior número de frutos, em menos tempo.
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Keywords
Spectroscopy Orchard Quality LS SSC ´Jintao