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Predicción no destructiva del SSC y días de almacenamiento en kiwi mediante imagen hiperespectral NIR
Se estudiaron 480 kiwis durante 0–14 días a 20 °C con imagen hiperespectral (858–1700 nm) para estimar SSC y madurez sin daño. Se compararon métodos de procesado, selección de variables y modelos. MSC+SG+CARS+LSSVM fue el más preciso. GA-BP y RBF clasificaron los días con alta exactitud.
En este trabajo se empleó imagen hiperespectral en el infrarrojo cercano (858–1700 nm) para determinar de manera no destructiva el contenido de sólidos solubles (SSC) y el grado de madurez en 480 kiwis almacenados a temperatura ambiente (20 ± 1 °C) durante 14 días. Se analizaron seis estrategias de preprocesamiento espectral (MSC, SNV, SG y sus combinaciones), junto con tres métodos para seleccionar longitudes de onda relevantes (CARS, SPA y UVE). A partir de estos datos, se desarrollaron y compararon cuatro modelos predictivos: PLSR, BP, LR y LSSVM.
Los resultados evidenciaron que la combinación MSC+SG+CARS+LSSVM proporcionó el mejor desempeño, alcanzando Rc = 0.881 y Rp = 0.927, con errores RMSEC = 0.590 °Brix y RMSEP = 0.597 °Brix, además de un RPD de 2.61. Asimismo, se construyeron modelos GA-BP y RBF para clasificar los días de almacenamiento, logrando precisiones del 95.15% y 93.75%, respectivamente. En conjunto, estos resultados confirman que la imagen hiperespectral NIR es una herramienta eficaz para evaluar la calidad interna del kiwi y estimar su tiempo de almacenamiento, facilitando la identificación del momento óptimo de transporte y aportando valor al control de calidad y la clasificación de la madurez en la industria.
Fuente
Li, Y., Qiao, Y., Zhu, R., Wang, J., Sun, Z., Yang, S., Ai, Z., & Song, S. (2026). Non-destructive prediction of SSC and storage days classification of kiwifruit during postharvest storage using near-infrared hyperspectral imaging. Food Analytical Methods.
https://doi.org/10.1007/s12161-026-03108-6
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