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Spettroscopia NIR per il rilevamento della butteratura amara nelle mele Honeycrisp

La butteratura amara delle mele è una fisiopatia associata alla carenza di calcio che riduce la qualità e la commerciabilità dei frutti. I sintomi spesso si manifestano durante la conservazione sotto forma di lesioni di colore brunastro o macchie da 2 a 10 mm di diametro. Sotto le lesioni sono visibili dei piccoli affossamenti simili ad ammaccature. Al momento, per verificare l'eventuale presenza di butteratura amara, si procede con l'ispezione manuale delle mele prima della lavorazione e confezionamento per il mercato fresco.

Ricercatori della Washington State University hanno valutato l'efficacia e la robustezza della spettroscopia NIR, come metodo non distruttivo, nel rilevare mele Honeycrisp con butteratura amara.



I dati di riflettanza spettrale sono stati raccolti da mele Honeycrisp sane e butterate provenienti da due diverse località. Le mele sono state conservate in celle frigorifere e gli spettri sono stati acquisiti a 0, 35 e 63 giorni dopo la raccolta; per ciascuna raccolta, sono stati acquisiti gli spettri di 40 mele (20 sane e 20 butterate ).

Dall'elaborazione dei dati acquisiti, le bande spettrali di 971,2 - 978,0 - 986,1 -987,3 - 995,4 - 1131,5 - 1135,3 - 1139,1 - 1142,8 nm sono state selezionate come quelle che permettono di individuare le mele butterate.
In generale, il grado di precisione del metodo nel rilevare la butteratura amara è variato dal 78 all'87%, in quanto le regioni piene d'acqua della membrana cellulare possono determinare una variazione spettrale.

Gli studi in corso stanno ulteriormente validando le bande selezionate sia su Honeycrisp sia su altre cultivar di melo, utilizzando diversi metodi di selezione della banda spettrale al fine di sviluppare uno strumento portatile in grado di rilevare la butteratura amara.

Fonte: Kafle Gopi Krishna, Khot Lav R., Jarolmasjed Sanaz, Yongsheng Si, Lewis Karen, 'Robustness of near infrared spectroscopy based spectral features for non-destructive bitter pit detection in honeycrisp apples', Ottobre 2016, Postharvest Biology and Technology, Vol. 120, pag. 188-192.