Del laboratorio al campo: Caracterización de ensilados de maíz con sensores NIRS portátiles

• Autores: Ana Belén Soldado Cabezuelo, I. Fonseca, Adela Martínez Fernández, S. Modroño Lozano, María Begoña de la Roza Delgado
• Localización: Los pastos: Nuevos retos, nuevas oportunidades / coord. por Leopoldo Olea Márquez de Prado, Sara Morales Rodrigo, Óscar Santamaría Becerril, 2013, ISBN 978-84-695-6999-3, págs. 195-202
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Taking nirs from laboratory to farm: Characterization of maizesilage with portable NIRS sensors
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• Resumen
  • español

    Utilizando dos instrumentos NIRS, uno de laboratorio (at-line) y otro portátil (on-site) y untotal de 261 ensilados de maíz, se evaluaron las posibilidades de transferencia de modelos de predicciónentre ambos equipos, para optimizar el uso de sensores NIRS portátiles en la caracterización nutritiva yfermentativa in-situ de ensilados de maíz húmedos y en forma intacta. Para la transferencia de losmodelos de predicción, se estandarizaron los dos equipos con una matriz desarrollada con diez muestrasde ensilado de maíz, aplicando un algoritmo de ajuste de longitudes de onda. El éxito de laestandarización se evaluó en base a la comparación de las distancias medias espectrales entre el equipoon-site y el at-line, antes y después de la estandarización. La validación externa de la ecuación definitivaa aplicar en el instrumento portátil, se realizó en base a un test de comparación de medias (datos dereferencia vs. datos predichos) utilizando 10 muestras ajenas a la calibración, no existiendo diferenciassignificativas entre los métodos de referencia y NIRS, a excepción del almidón, lo que permitedemostrar la aplicabilidad de la tecnología NIRS para obtener información nutritiva y fermentativa deensilados de maíz en tiempo real.

  • English

    Using two NIRS instruments, one of them working at laboratory level (at-line) and anotherone a handheld instrument (on-site), and a total of 261 maize silages,the possibilities to transfer prediction models between at-line and on-site instruments were evaluated tooptimize the use of NIRS sensors for in-situ characterization of nutritive and fermentative parameterson wet and intact maize silages. To transfer the prediction models, both instruments were standardizedapplying a standardization matrix developed with ten maize silages in order to adjust the differencesbetween wavelengths of both instruments. The success of transference was evaluated by comparing theglobal and neighbourhood average distances between on-site and at-line instruments before and afterthe standardization process. The external validation of the final calibration model was carried out withten samples, by comparing reference versus predicted values using a mean comparison test (student-t).The results were satisfactory without significant differences between reference and NIRS with theexception of starch. These results have demonstrated the availability of NIRS technology to obtainnutritive and fermentative information of wet intact maize silages in real time.