La biotecnologia moderna, che si basa anche sull'uso di sensori, permette di analizzare i cambiamenti nel contenuto dei composti bioattivi in modo non distruttivo, in modo che tali misure possano essere effettuate in situ dai produttori in modo economico e veloce.
Ricercatori dell'Università di Bonn (Germania) hanno utilizzato l'innovativa tecnologia dei sensori per la determinazione non distruttiva e la previsione del momento ottimale di raccolta sulla base di alcuni parametri di maturazione. Per lo studio, la ciliegia è stata considerata come frutto modello.
Due varietà di ciliegio dolce (Samba e Bellise) sono state coltivate per due anni sia in pieno campo sia in serra. I parametri di qualità della frutta come il peso e il calibro del frutto si sono rivelati inadeguati nel determinare il momento ottimale di raccolta in quanto significativamente dipendenti da carico produttivo, condizioni climatiche, pratiche colturali e stagione.
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La colorazione delle ciliegie durante la maturazione è stata caratterizzata da una completa degradazione della clorofilla e dalla saturazione delle antocianine, ed è stata misurata con uno spettrofotometro portatile 3-4 settimane prima della data di raccolta prevista fino a 2 settimane dopo la raccolta.
I valori di colorazione sono stati espressi dal sensore considerando due indici normalizzati: 1) NDVI, indice normalizzato del differenziale di clorofilla; 2) NAI, indice normalizzato delle antocianine che varia da -0,5 (frutto non maturo) a +0,8 (frutto maturo) indipendentemente dalle variabili, come cultivar, sistema di coltivazione, condizioni climatiche, ecc.
Sulla base di questi due indici, abbiamo sviluppato un modello per predire il momento ottimale di raccolta che coincide quando NDVI raggiunge e supera lo zero e la derivata prima di NAI si avvicina asintoticamente allo zero – spiega Michael Blanke - L'utilizzo di questa tecnologia dei sensori appare adatta a prevedere il momento ottimale di raccolta per le diverse varietà di ciliegio dolce e per i diversi sistemi di coltivazione.
Fonte: Verena Overbeck, Michaela Schmitz, Michael Blanke, 'Non-Destructive Sensor-Based Prediction of Maturity and Optimum Harvest Date of Sweet Cherry Fruit', 2017, Sensors, Vol. 17 277; doi:10.3390/s17020277.