Sociedad Española para el Estudio de los Pastos (SEEP)
Abstract
Con objeto de determinar la calidad y valor nutritivo de diferentes variedades de maíz
forrajero, con una analítica rápida, precisa y económica, se ha estudiado el efecto del
pretratamiento de los datos espectrales (ninguno, SNVD y WMSC) y derivadas (0, 1, 2 y
3) sobre los errores estándar de los modelos predictivos en el infrarrojo cercano. Para los
constituyentes seleccionados (materia seca residual (MS), cenizas (CEN), proteína bruta
(PB), fibra neutro detergente (FND), digestibilidad enzimática de la materia orgánica (DEMO)
y almidón (AL) no es posible generalizar las condiciones óptimas para la obtención
de una ecuación de regresión que minimice los errores.
En este estudio se recogieron los espectros para el desarrollo de las calibraciones en
un equipo 5000 NIRSystems con rango de lectura entre 1100 y 2500 nm.
Los mayores coeficientes de determinación para validación cruzada (1-VR) en MS,
PB y FND (0, 92; 0, 85 y 0, 91 respectivamente) y los menores errores estándar de validación
cruzada (SECV) (0, 51; 0, 34 y 1, 46 respectivamente) se obtuvieron con WMSC
como pretratamiento espectral y segunda derivada. Para DEMO, segunda derivada sin pretratamiento
con 1-VR=0, 91 y SECV=1, 39. En el caso de AL los mejores estadísticos,
1-VR=0, 90 y SECV=1, 78 se consiguieron aplicando SNVD y también segunda derivada.
Primera derivada sólo resultó como mejor opción en CEN con WMSC como pretratamiento
de los datos espectrales
