Identificación optimizada de las longitudes de onda relevantes en espectros NIR de aceituna

En el presente trabajo se analiza un novedoso procedimiento de seleccion de las longitudes de onda que contienen la informacion mas relevante para la estimacion de aceite y humedad en aceitunas intactas. Para ello se partio de espectros NIR completos con 700 variables, en los que se analizo el efecto de los pre-tratamientos clasicos. Los resultados pusieron de manifiesto que estos pre-tratamientos pueden tener un efecto negativo, pues llegan a eliminar informacion espectral relacionada con los contenidos de aceite y agua. Ademas, los datos crudos, no tratados, ofrecieron estimaciones adecuadas. Este resultado es de gran relevancia a la hora de la simplificacion de los modelos de estimacion, pues promueve el uso individual de longitudes de onda, en contraposicion a los pre-tratamientos clasicos, que requieren normalmente el espectro completo para realizar la correccion. A continuacion se llevo a cabo una seleccion jerarquica de longitudes de onda aplicando un criterio basado en la covarianza entre variables y en la ortogonalizacion de los espectros respecto de la variable que se va seleccionando, metodo CovSel. Esta ortogonalizacion optimiza la seleccion, ya que los espectros NIR se caracterizan por la altisima correlacion entre las longitudes de onda contiguas. La identificacion de un numero reducido de longitudes de onda permite avanzar en el desarrollo de dispositivos multiespectrales, sencillos y portatiles, como camaras, que podrian ser utilizados tanto en campo, como en ambientes industriales y de laboratorio.