Kiraz domateste bazı kalite kriterlerinin VIS/NIR spektroskopi ile yansıma ve etkileşim yöntemlerini kullanarak tahmin edilmesi
Prediction of some quality criterions in cherry tomatoes using reflectance and interactance methods in VIS/NIR spectroscopy
Yazar: AYSUN İĞDECİ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL KAVDIR
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Regresyon = Regression ; Sertlik = Hardness ; Spektroskopi = Spectroscopy ; Tahmin modelleri = Estimation models

Özet:
Bu çalışmada, kiraz domatesin VIS/NIR spektroskopi kullanarak, yansıma ve etkileşim ölçüm yöntemlerinde, uygun konfigürasyonların sağlanmasıyla alınan spektral ölçümler ile akabinde ölçülen sertlik, SÇKM ve pH fiziksel özellikleri arasındaki ilişkiler kemometrik-istatistiksel yöntemlerin uygulanması ile araştırılmış ve hasarsız tahmin modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Her bir deneme, her defasında ortalama 90 örnek üzerinde, toplamda 720 örnek üzerinde gerçekleştirilmiştir. Domates örnekleri üzerinde, iki farklı ışık kaynağının (DH-2000-BAL ve MI-150 ışık kaynakları) kullanılması ile iki yansıma ölçümü ve MI-150 ışık kaynağının kullanılması ile etkileşim (interactance) ölçüm yöntemi olmak üzere üç farklı spektral ölçüm gerçekleştirilmiştir. USB4000-VIS/NIR spektrometrenin kullanılması ile 350-1100 nm dalga boyu aralığında alınan spektral ölçümler ile üç farklı fiziksel özellik (sertlik, SÇKM ve pH) arasında PLS regresyon analiz yönteminin uygulanması ile çalışılan fiziksel özellikler için hasarsız tahmin modelleri geliştirilmiştir. Spektral ve fiziksel ölçümleri yapılan toplam 720 domates örneğinin 2/3'ü kalibrasyon için ve 1/3'ü de validasyon için kullanılmıştır. Validasyon (test) aşamasında elde edilen kararlılık katsayısı değerlerinin sertlik tahmininde R2=0,79 (RMSEP=279,18) ile R2=0,83 (RMSEP=268,42) aralığında, SÇKM tahmininde R2=0,52 (RMSEP=0,705) ile R2=0,592 (RMSEP=0,657) aralığında ve pH tahmininde ise R2=0,72 (RMSEP=0,12) ile R2=0,75 (RMSEP=0,11) aralığında değiştiği görülmüştür. PLS regresyon analizlerinin gerçekleştirilmesinden önce, çeşitli spektrum işleme yöntemleri deneme-yanılma esasına göre domates örneklerine ait spektrumlar üzerinde uygulanmıştır. Bunlar içerisinde, Savitzky Golay filtreleme tekniği tüm spektrumlara istinasız bir şekilde uygulanmıştır ve iyi tahmin modelleri vermiştir.

Abstract:
In this study, chemometrics-statistical relations between spectral measurements, acquired using VIS/NIR spectroscopy configured in reflectance and interactance modes, and physical measurments such as firmness, soluble solids content and pH performed right after the spectral measurements have been examined and establishment of non-destructive prediction models have been aimed. Each experiment has been conducted on average 90 samples each time, reaching upto 720 samples in total: Three different spectral measurements were applied on tomato samples; two reflectance measurments using two different light sources (DH-2000-BAL and MI-150 light sources) and interactance measuring mode using MI-150 light source. Applying PLS regression analysis between spectral measurements taken in the wavelength range of 350-1100 nm using USB4000-VIS/NIR spektrometer and three different physical measurements (firmness, soluble solids and pH), non-destructive prediction models have been developed for the physical constituents studied. 2/3 of the total of 720 tomato samples, on which spectral and physical measurements were performed, were used for calibration while 1/3 of them were used for validation. In validation, determination coefficients changed between R2=0,79 (RMSEP=279,18) and R2=0,83 (RMSEP=268,42) for firmness prediction, between R2=0,52 (RMSEP=0,705) and R2=0,592 (RMSEP=0,657) for soluble solids prediction and between R2=0,72 (RMSEP=0,12) and R2=0,75 (RMSEP=0,11) for pH prediction. Various spectrum processing techniques have beeen applied on tomato spectrums based on a trial and error approcach before performing the PLS regression analyses. Among them, Savitzky Golay smoothing technique was applied on all the spectrums with no exception and resulted in improved prediction models.