Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest

Tesis por compendio[ES] El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar la técnica de imagen hiperespectral en el rango visible e infrarrojo cercano, en combinación con técnicas quimiométricas para la evaluación de la calidad de la fruta en poscosecha de manera eficaz y sostenible. Con este fin, se presentan diferentes estudios en los que se evalúa la calidad de algunas frutas que por su valor económico, estratégico o social, son de especial importancia en la Comunidad Valenciana como son el caqui 'Rojo Brillante', la granada 'Mollar de Elche', el níspero 'Algerie' o diferentes cultivares de nectarina. En primer lugar se llevó a cabo la monitorización de la calidad poscosecha de nectarinas 'Big Top' y 'Magique' usando imagen hiperespectral en reflectancia y transmitancia. Al mismo tiempo se evaluó la transmitancia para la detección de huesos abiertos. Se llevó a cabo también un estudio para distinguir los cultivares 'Big Top' y "Diamond Ray", los cuales poseen un aspecto muy similar pero sabor diferente. En cuanto al caqui 'Rojo Brillante', la imagen hiperespectral fue estudiada por una parte para monitorear su madurez, y por otra parte para evaluar la astringencia de esta fruta, que debe ser completamente eliminada antes de su comercialización. Las propiedades físico-químicas de la granada 'Mollar de Elche' fueron evaluadas usando imagen de color e hiperespectral durante su madurez usando la información de la fruta intacta y de los arilos. Finalmente, esta técnica se usó para caracterizar e identificar los defectos internos y externos del níspero 'Algerie'. En la predicción de los índices de calidad IQI y RPI usando imagen en reflectancia y transmitancia se obtuvieron valores de R2 alrededor de 0,90 y en la discriminación por firmeza, una precisión entorno al 95 % usando longitudes de onda seleccionadas. En cuanto a la detección de huesos abiertos, el uso de la imagen hiperespectral en transmitancia obtuvo un 93,5 % de clasificación correcta de frutas con hueso normal y 100 % con hueso abierto usando modelos PLS-DA y 7 longitudes de onda. Los resultados obtenidos en la clasificación de los cultivares 'Big Top' y 'Diamond Ray' mostraron una fiabilidad superior al 96,0 % mediante el uso de modelos PLS-DA y 14 longitudes de onda seleccionadas, superando a la imagen de color (56,9 %) y a un panel entrenado (54,5 %). Con respecto al caqui, los resultados obtenidos indicaron que es posible distinguir entre tres estados de madurez con una precisión del 96,0 % usando modelos QDA y se predijo su firmeza obteniendo un valor de R2 de 0,80 usando PLS-R. En cuanto a la astringencia, se llevaron a cabo dos estudios similares en los que en el primero se discriminó la fruta de acuerdo al tiempo de tratamiento con altas concentraciones de CO2 con una precisión entorno al 95,0 % usando QDA. En el segundo se discriminó la fruta de acuerdo a un valor de contenido en taninos (0,04 %) y se determinó qué área de la fruta era mejor para realizar esta discriminación. Así se obtuvo una precisión del 86,9 % usando la zona media y 23 longitudes de onda. Los resultados obtenidos para la granada indicaron que la imagen de color e hiperespectral poseen una precisión similar en la predicción de las propiedades fisicoquímicas usando PLS-R y la información de la fruta intacta. Sin embargo, cuando se usó la información de los arilos, la imagen hiperespectral fue más precisa. En cuanto a la discriminación del estado de madurez usando PLS-DA, la imagen hiperespectral ofreció mayor precisión, 95,0 %, usando la información de la fruta intacta y del 100 % usando la de los arilos. Finalmente, los resultados obtenidos para el níspero indicaron que la imagen hiperespectral junto con el método de clasificación XGBOOST pudo discriminar entre muestras con y sin defectos con una precisión del 97,5 % y entre muestras sin defectos o con defectos internos o externos con una precisión del 96,7 %. Además fue posible distinguir entre los dife[CA] L'objectiu de la present tesi doctoral se centra en avaluar la capacitat de la imatge hiperespectral en el rang visible i infraroig pròxim, en combinació amb mètodes quimiomètrics, per a l'avaluació de la qualitat de la fruita en post collita de manera eficaç i sostenible. A aquest efecte, es presenten diferents estudis en els quals s'avalua la qualitat d'algunes fruites que pel seu valor econòmic, estratègic o social, són d'especial importància a la Comunitat Valenciana com són el caqui 'Rojo Brillante', la magrana 'Mollar de Elche', el nispro 'Algerie' o diferents cultivares de nectarina. En primer lloc es va dur a terme la monitorització de la qualitat post collita de nectarines 'Big Top' i 'Magique' per mitjà d'imatge hiperespectral en reflectància i trasnmitancia. Així mateix es va avaluar la transmitància per a la detecció d'ossos oberts. Es va dur a terme també un estudi per distingir els cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray', els quals posseeixen un aspecte molt semblant però sabor diferent. Pel que fa al caqui 'Rojo Brillante', la imatge hiperespectral va ser estudiada d'una banda per a monitoritzar la seua maduresa, i per un altre costat per avaluar l'astringència, que ha de ser completament eliminada abans de la seua comercialització. Les propietats fisicoquímiques de la magrana 'Mollar de Elche' van ser avaluades per la imatge de color i hiperespectral durant la seua maduresa usant la informació de la fruita intacta i els arils. Finalment, aquesta tècnica es va fer servir per caracteritzar i identificar els defectes interns i externs del nispro 'Algerie'. En la predicció dels índexs de qualitat IQI i RPI usant imatge en reflectància com en trasnmitancia es van obtindre valors de R2 al voltant de 0,90 i en la discriminació per fermesa una precisió entorn del 95,0 % utilitzant longituds d'ona seleccionades. Pel que fa a la detecció d'ossos oberts, l'ús de la imatge hiperespectral en transmitància va obtindre un 93,5 % classificació correcta de fruites amb os normal i 100 % amb os obert usant models PLS-DA i 7 longituds d'ona. Els resultats obtinguts en la classificació dels cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray' van mostrar una fiabilitat superior al 96,0 % per mitjà de l'ús de models PLS-DA i 14 longituds d'ona, superant a la imatge de color (56,9 %) i a un panell sensorial entrenat (54,5 %). Quant al caqui, els resultats obtinguts van indicar que és possible distingir entre tres estats de maduresa amb una precisió del 96,0 % usant models QDA i es va predir la seua fermesa obtenint un valor de R2 de 0,80 usant PLS-R. Pel que fa a l'astringència, es van dur a terme dos estudis similars en què el primer es va discriminar la fruita d'acord al temps de tractament amb altes concentracions de CO2 amb una precisió al voltant del 95,0 % usant QDA. En el segon, es va discriminar la fruita d'acord a un valor de contingut en tanins (0,04 %) i es va determinar quina part de la fruita era millor per a realitzar aquesta discriminació. Així es va obtindre una precisió del 86,9 % usant la zona mitjana i 23 longituds d'ona. Els resultats obtinguts per la magrana van indicar que la imatge de color i hiperespectral posseïxen una precisió semblant a la predicció de les propietats fisicoquímiques usant PLS-R i la informació de la fruita intacta. No obstant això, quan es va usar la informació dels arils, la imatge hiperespectral va ser més precisa. Quant a la discriminació de l'estat de maduresa usant PLS-DA, la imatge hiperespectral va oferir major precisió (95,0 %) usant la informació de la fruita intacta i del 100 % usant la dels arils. Finalment, els resultats obtinguts pel nispro indiquen que la imatge hiperespectral juntament amb el mètode de classificació XGBOOST va poder discriminar entre mostres amb i sense defectes amb una precisió del 97,5 % i entre mostres sense defectes o amb defectes interns o externs amb una precisió del 96,7 %. A més, va ser possible distingir entre[EN] The objective of this doctoral thesis is to evaluate the potential of the hyperspectral imaging in the visible and near infrared range in combination with chemometrics for the assessment of the postharvest quality of fruit in a non-destructive, efficient and sustainable manner. To this end, different studies are presented in which the quality of some fruits is evaluated. Due to their economic, strategic or social value, the selected fruits are of special importance in the Valencian Community, such as Persimmon 'Rojo Brillante', the pomegranate 'Mollar de Elche', the loquat 'Algerie' or different nectarine cultivars. First, the quality monitoring of 'Big Top' and 'Magique' nectarines was carried out using reflectance and transmittance images. At the same time, transmittance was evaluated for the detection of split pit. In addition, a classification was performed to distinguish the 'Big Top' and 'Diamond Ray' cultivars, which look very similar but have different flavour. Whereas that for the 'Rojo Brillante' persimmon, the hyperspectral imaging was studied on the one hand to monitor its maturity, and on the other hand to evaluate the astringency of this fruit, which must be completely eliminated before its commercialization. The physicochemical properties of the 'Mollar de Elche' pomegranate were evaluated by means of hyperspectral and colour imaging during its maturity using the information from the intact fruit and arils. Finally, this technique was used to characterise and identify the internal and external defects of the 'Algerie' loquat. In the prediction of the IQI and RPI quality indexes using reflectance and transmittance images, R2 values around 0.90 were obtained and in the discrimination according to firmness, accuracy around 95.0 % using selected wavelengths was obtained. Regarding the split pit detection, the use of the hyperspectral image in transmittance mode obtained a 93.5 % of fruits with normal bone correctly classified and 100% with split pit using PLS-DA models and 7 wavelengths. The results obtained in the classification of 'Big Top' and 'Diamond Ray' fruits show accuracy higher than 96.0 % by using PLS-DA models and 14 selected wavelengths, higher than the obtained with colour image (56.9 %) and a trained panel (54.5 %). According to persimmon, the results obtained indicated that it is possible to distinguish between three states of maturity with an accuracy of 96.0 % using QDA models and its firmness was predicted obtaining a R2 value of 0.80 using PLS-R. Regarding astringency, two similar studies were carried out. In the first study, the fruit was classified according to the time of treatment with high concentrations of CO2 with a precision of around 95.0 % using QDA. In the second, the fruit was discriminated according to a threshold value of soluble tannins (0.04 %) and was determined what fruit area was better to perform this discrimination. Thus, an accuracy of 86.9 % was obtained using the middle area and 23 wavelengths. The results obtained for the pomegranate indicated that the use of colour and hyperspectral images have a similar precision in the prediction of physicochemical properties using PLS-R and the intact fruit information. However, when the information from the arils was used, the hyperspectral image was more accurate. Regarding the discrimination by the state of maturity using PLS-DA, the hyperspectral image offered greater precision, of 95.0 % using the information from the intact fruit and 100 % using that from the arils. Finally, the results obtained for the 'Algerie' loquat indicated that the hyperspectral image with the XGBOOST classification method could discriminate between sound samples and samples with defects with accuracy of 97.5 % and between sound samples or samples with internal or external defects with an accuracy of 96.7 %. It was also possible to distinguish between the different defects with an accuracy of 95.9 %.Munera Picazo, SM. (2019). Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/125954TESISCompendi

Computer Vision System for Non-Destructive and Contactless Evaluation of Quality Traits in Fresh Rocket Leaves (Diplotaxis Tenuifolia L.)

La tesi di dottorato è incentrata sull'analisi di tecnologie non distruttive per il controllo della qualità dei prodotti agroalimentari, lungo l'intera filiera agroalimentare. In particolare, la tesi riguarda l'applicazione del sistema di visione artificiale per valutare la qualità delle foglie di rucola fresh-cut. La tesi è strutturata in tre parti (introduzione, applicazioni sperimentali e conclusioni) e in cinque capitoli, rispettivamente il primo e il secondo incentrati sulle tecnologie non distruttive e in particolare sui sistemi di computer vision per il monitoraggio della qualità dei prodotti agroalimentari. Il terzo, quarto e quinto capitolo mirano a valutare le foglie di rucola sulla base della stima di parametri qualitativi, considerando diversi aspetti: (i) la variabilità dovuta alle diverse pratiche agricole, (ii) la senescenza dei prodotti confezionati e non, e (iii) lo sviluppo e sfruttamento dei vantaggi di nuovi modelli più semplici rispetto al machine learning utilizzato negli esperimenti precedenti. Il lavoro di ricerca di questa tesi di dottorato è stato svolto dall'Università di Foggia, dall'Istituto di Scienze delle Produzioni Alimentari (ISPA) e dall'Istituto di Tecnologie e Sistemi Industriali Intelligenti per le Manifatture Avanzate (STIIMA) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR). L’attività di ricerca è stata condotta nell'ambito del Progetto SUS&LOW (Sustaining Low-impact Practices in Horticulture through Non-destructive Approach to Provide More Information on Fresh Produce History & Quality), finanziato dal MUR-PRIN 2017, e volto a sostenere la qualità della produzione e dell'ambiente utilizzando pratiche agricole a basso input e la valutazione non distruttiva della qualità di prodotti ortofrutticoli.The doctoral thesis focused on the analysis of non-destructive technologies available for the control quality of agri-food products, along the whole supply chain. In particular, the thesis concerns the application of computer vision system to evaluate the quality of fresh rocket leaves. The thesis is structured in three parts (introduction, experimental applications and conclusions) and in 5 chapters, the first and second focused on non-destructive technologies and in particular on computer vision systems for monitoring the quality of agri-food products, respectively. The third, quarter, and fifth chapters aim to assess the rocket leaves based on the estimation of quality aspects, considering different aspects: (i) the variability due to the different agricultural practices, (ii) the senescence of packed and unpacked products, and (iii) development and exploitation of the advantages of new models simpler than the machine learning used in the previous experiments. The research work of this doctoral thesis was carried out by the University of Foggia, the Institute of Science of Food Production (ISPA) and the Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing (STIIMA) of National Research Council (CNR). It was conducted within the Project SUS&LOW (Sustaining Low-impact Practices in Horticulture through Non-destructive Approach to Provide More Information on Fresh Produce History & Quality), funded by MUR- PRIN 2017, and aimed at sustaining quality of production and of the environment using low input agricultural practices and non-destructive quality evaluation

Non-invasive monitoring of kiwifruit ripening

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.The author acknowledges the Portuguese Foundation for Science and Technology – FCT for funding the PhD scholarship SFRH/BD/131462/ 2017

Postharvest Handling of Horticultural Crops

The postharvest handling of horticultural produce is of major importance because fresh fruit and vegetables are highly perishable. It is estimated that 30% of produced horticultural commodities are lost in processes between harvest and consumption, and the reduction in these losses is currently imperative because it will impact the amount of produced food, introducing benefits on agricultural inputs, water, and land use and contributing to the sustainability of agriculture and the planet. The Special Issue “Postharvest handling of horticultural produce” collects a series of recent research papers focusing on the ripening of fruit and the senescence of harvested horticultural products, in addition to the development of environmentally friendly products and technologies that positively impact the quality and shelf life of those products, improving consumers’ preference. This Special Issue provides a valuable contribution for understanding horticultural products’ postharvest physiology and the implementation of new innovative technologies for reducing quality loss through the supply chain. In this manner, this Special Issue contributes to reductions in food loss, promoting the sustainability of agriculture

Plant Biodiversity and Genetic Resources

The papers included in this Special Issue address a variety of important aspects of plant biodiversity and genetic resources, including definitions, descriptions, and illustrations of different components and their value for food and nutrition security, breeding, and environmental services. Furthermore, comprehensive information is provided regarding conservation approaches and techniques for plant genetic resources, policy aspects, and results of biological, genetic, morphological, economic, social, and breeding-related research activities. The complexity and vulnerability of (plant) biodiversity and its inherent genetic resources, as an integral part of the contextual ecosystem and the human web of life, are clearly demonstrated in this Special Issue, and for several encountered problems and constraints, possible approaches or solutions are presented to overcome these

X Congreso Ibérico de Agroingeniería = X Congresso Ibérico de Agroengenharia : Libro de actas = Livro de atas

In 2017, the Food and Agriculture Organization (FAO) issued a report on the challenges that Agriculture is facing and will face into the 21st century, which can be summarized in one question: will we be able to sustainably and effectively feed everyone by 2050 and beyond, while meeting the additional demand for agricultural commodities due to non- food uses? Agricultural engineers can contribute in this process by releasing the biological and technical constraints on crop and animal productivity, reducing the contribution of the agricultural sector to environmental degradation, and enabling agricultural practices to adapt to environmental changes. To achieve optimal results for agribusiness and the society, the expertise of agricultural engineers must be integrated with expertise from other sciences: breakthrough technologies are needed for agricultural enterprises to meet the increasing list of standards and norms in the areas of energy, animal welfare, product quality, water, and volatile emissions. Recognition of trends in society and networking and participation in debates have thus become important activities for agricultural engineers. The Iberian Agroengineering Congress series brings together Spanish and Portuguese engineers, researchers, educators and practitioners to present and discuss innovations, trends, and solutions to the aforementioned challenges in the interdisciplinary field of Agricultural and Biosystems Engineering. This biennial congress, jointly organized by the Spanish Society of Agroengineering and the Specialized Section of Rural Engineering of the Sociedade de Ciências Agrárias de Portugal, has proven to be an excellent opportunity to network and discuss future developments. In its 10th edition, the Congress has been held from 3-6 September in Huesca (Spain), at the Escuela Politécnica Superior, located on the Huesca Campus of the University of Zaragoza. The topics of the Congress have included the main areas of Agricultural Engineering: mechanization; soils and water; animal production technology and aquaculture; rural constructions; energy; information technologies and process control; projects, environment, and territory; postharvest technology; and educational innovation in agroengineering. The Congress has received 123 participants, who have submitted 144 papers, 86 oral communications and 58 poster. 22 universities, 4 research centers and 8 companies/professional associations have been represented. The quality of the papers presented to the congress is endorsed not only by the long trajectory of the Iberian Agroengineering Congress, but also by the edition of a Special Issue of Agronomy journal (ISSN 2073-4395) entitled “Selected Papers form 10th Iberian Agroengineering Congress”