Authors: Claudia Pérez-Roncal | Ainara López-Maestresalas | Carlos López-Molina | D. Marín | Jorge Urrestarazu | Silvia Arazuri Garín | Luis Gonzaga Santesteban García | Carmen Jarén
Source:  (article, 2019-01-01)
Field: Chemistry — Analytical Chemistry

Identificación de la presencia de oídio (Erysiphe necator) en racimos de uva mediante imágenes hiperespectrales El oídio (Erysiphe necator) está considerado mundialmente como una de las enfermedades fúngicas más importantes en la vid, causante de daños significativos sobre el cultivo. Estos incluyen la pérdida de rendimiento y la depreciación de la calidad del vino o de la uva.La susceptibilidad de las cepas al oídio depende de la variedad y de las condiciones ambientales en las que se desarrolle el cultivo, pudiendo afectar a cualquier órgano verde de la planta (brotes, hojas y racimos). La infección inicial, en focos aislados y apenas perceptibles visualmente, dificulta la detección de la enfermedad en fases tempranas. Así pues, suelen ser los agricultores los encargados de detectar los síntomas más evidentes de la enfermedad, que no aparecen hasta etapas intermedias o tardías de la misma. Por tanto, el poder disponer de técnicas que permitan detectar la enfermedad de manera fiable antes de que se manifiesten los síntomas visibles supone un importante avance.En los últimos años, las tecnologías de sensores ópticos han demostrado ser una efectiva herramienta de análisis para la evaluación de la calidad e inocuidad en productos agroalimentarios. Por ello, el objetivo de este trabajo es evaluar la utilidad de la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) para detectar la presencia de oídio en racimos de uva.Para ello, se recogieron 30 racimos de uva de la variedad Mazuelo procedentes de un viñedo de Azagra (Navarra): 15 racimos afectados por oídio y otros 15 libres de esta enfermedad. Los racimos se escanearon en laboratorio con una cámara hiperespectral (Xeva 1.7-320-100Hz, Xenics) de resolución 320x256 píxeles, acoplada a un espectrógrafo (ImSpector N17E, Specim) sensible en el rango NIR de 900-1700 nm. Las imágenes adquiridas fueron normalizadas y segmentadas, obteniendo así información espectral y espacial de cada muestra. Esta información se utilizó para desarrollar modelos discriminantes por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), aplicando diferentes pretratamientos espectrales, para conseguir diferenciar pixeles sanos de pixeles con oídio en los racimos. Los mejores resultados se obtuvieron aplicando la combinación de pretratamientos Suavizado, Variable Normalizada Estándar (SNV) y Centrado Medio (MC), con un porcentaje de acierto del 85,3% en la validación cruzada del modelo y una correcta clasificación e identificación de pixeles en la validación. Los resultados preliminares obtenidos sugieren la posibilidad de utilizar la tecnología HSI para la detección de oídio en racimos de uva. Pérez-Roncal, Claudia; López-Maestresalas, Ainara; López-Molina, Carlos; Marín Ederra, Diana; Urrestarazu Vidart, Jorge; Arazuri Garín, Silvia; Santesteban García, Luis Gonzaga; Jarén Ceballos Humanities ; Philosophy Spectroscopy and Chemometric Analyses ; Essential Oils and Antimicrobial Activity ; Plant Pathogens and Fungal Diseases