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Abstract

A identificação de variedades de tomate é fundamental para rastreabilidade, controle de qualidade e padronização na cadeia produtiva. Métodos convencionais são, em geral, demorados e dependentes de análises laboratoriais. Nesse contexto, a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) portátil surge como uma alternativa rápida, não destrutiva e de fácil aplicação em campo. O presente estudo teve como objetivo avaliar o potencial de um espectrofotômetro portátil (MyNIR) na discriminação de diferentes variedades de tomate por meio de análise multivariada. Foram analisadas amostras de três variedades de tomate (Caniati, Coronel e Mercato), cujos espectros foram adquiridos na região do infravermelho próximo. A análise exploratória por componentes principais (PCA) explicou mais de 85% da variância dos dados no primeiro componente principal, evidenciando clara separação entre as variedades. Modelos de classificação foram desenvolvidos sem nenhum preprocessamento utilizando PCA-LDA e regressão por mínimos quadrados parciais discriminante (PLS-DA), sendo avaliados por métricas de sensibilidade, especificidade e precisão. Os modelos apresentaram elevado desempenho, com destaque para o PLS-DA, que alcançou altos valores de sensibilidade (até 100%), especificidade (até 100%) e precisão (até 100%) no conjunto de teste. As diferenças espectrais observadas entre as variedades, especialmente na região associada a compostos orgânicos e água, contribuíram para a eficiência da discriminação. Os resultados demonstram que a espectroscopia NIR portátil associada à quimiometria é uma ferramenta promissora para identificação rápida e não destrutiva de variedades de tomate, com potencial aplicação em sistemas de rastreabilidade e controle de qualidade na pós-colheita.

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Institutions
  • 1 Universidade Federal de Goiás / Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos
  • 2 Universidade Federal de Goiás
  • 3 Universidade Federal de Lavras | (Universidade Federal de Lavras)
  • 4 Universidade Estadual de Goiás
Track
  • Postharvest Losses
Keywords
espectroscopia NIR
quimiometria
tomate
classificação
rastreabilidade.