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Con el objetivo de generar conocimiento básico para el desarrollo de la agricultura de precisión y para mejorar la respuesta a las necesidades de disponer de más información a nivel espacial y temporal, se utilizó el espectro de reflectancia de muestras foliares de banano molidas y tamizadas. Se realizó calibración quimiométrica mediante PLSR (Partial Least Square Regresion), con diferentes pre-tratamientos espectrales (espectro crudo, transformaciones MSC (Multiplicative Scatter Correction), SNV (Standard Normal Variate), Savitzky y Golay con primera y segunda derivada, transformación Log 1/R, y DOSC (Direct Orthogonal Signal Correction). Para la calibración se empleó la concentración en tejido foliar de 11 nutrientes contrastada con la reflectancia de la misma muestra, encontrando que para todos los casos el mejor pre tratamiento fue DOSC, que permitió construir modelos de calibración con errores similares a los de los métodos de referencia, con un número bajo de variables latentes y ajustes superiores al 80%, lo cual es suficiente para sugerir esta metodología como una alternativa práctica, económicamente viable, precisa y rápida, a los análisis químicos tradicionales de tejido foliar. In order to generate basic knowledge for development of precision agriculture and to improve response to the needs of generate more information spatial and temporal level, was used the reflectance spectrum of banana leaf samples ground and sieved. The chemometric calibration was performed by PLSR (Partial Least Square Regression), with different pre-treatments spectrum (spectrum crude transformations MSC (Multiplicative Scatter Correction), SNV (Standard Normal Variate), Savitzky and Golay with first and second derivative transformation Log 1 / R, and DOSC (Direct Orthogonal Signal Correction). The calibration was between the leaf tissue concentration of 11 nutrients and the reflectance of the same sample, finding that in all cases the best DOSC pre-treatment was that allowed to build calibration models with errors similar to the reference methods with a low number of latent variables and settings above 80% which is sufficient to suggest this methodology as a practical alternative, economically viable, accurate and quick, the traditional chemical leaf tissue analysis. |
