Acurácia de espectrômetro Vis-NIR para monitorar a severidade de corte negro em mangas

Embora a espectroscopia Vis–NIR tenha potencial para prever o corte negro em mangas, ainda não são conhecidos os níveis de severidade detectáveis por essa tecnologia. O objetivo deste trabalho foi determinar os níveis de severidade necessários para obter alta acurácia preditiva do corte negro em mangas ‘Tommy Atkins’ por meio da espectroscopia Vis–NIR. Os dados espectrais dos frutos foram coletados na colheita e após ~45 dias de armazenamento a 9 °C, com firmeza de polpa ≤15 N. Ao final do armazenamento, cada fruto foi cortado longitudinalmente em ambos os lados da semente para avaliar a incidência e a severidade de corte negro. A incidência foi determinada com base na presença de sintomas da desordem nas frutas. A severidade foi determinada como a porcentagem da área do mesocarpo interno, próxima à semente, que apresentava sintomas visíveis da desordem. Os frutos foram classificados como sadios (0%), baixa severidade (1–30%), severidade moderada (31–50%) ou severa (51–100%). Os dados espectrais (402–1119 nm) foram pré-processados usando SNV e segunda derivada (Savitzky–Golay). Algoritmos de classificação, incluindo PLS-DA, Simple Logistic, SMO, MLP e Random Forest, foram avaliados usando acurácia, F-measure e Kappa. O algoritmo Simple Logistic apresentou o melhor desempenho tanto na colheita quanto após o armazenamento. Os resultados indicam a existência de um limiar mínimo de severidade detectável, com maior precisão de classificação para as classes extremas (sadio e severo), sugerindo que a espectroscopia Vis–NIR prediz e detecta de forma confiável o corte negro quando aproximadamente >50% do tecido do mesocarpo desenvolve sintomas.