Prediction of the Composition of Fresh Pastures by Near Infrared Reflectance or Interactance-Reflectance Spectroscopy

• Daniel Alomar ^[1] ; Rita Fuchslocher ^[1] ; José Cuevas ^[1] ; Rodrigo Mardones ^[1] ; Emilio Cuevas ^[1]
  1. [1] Universidad Austral de Chile

     Universidad Austral de Chile

     Valdivia, Chile

     
• Localización: Agricultura técnica, ISSN-e 0718-5839, ISSN 0365-2807, Vol. 69, Nº. 2, 2009, págs. 198-206
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Predicción de la composición de pradera fresca mediante espectroscopía de reflectancia o interactancia-reflectancia en el infrarrojo cercano
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• Resumen
  • español

    Disponer de técnicas bromatológicas rápidas y precisas ayudaría a optimizar decisiones en el manejo de praderas. En este trabajo se evaluó el potencial de una de tales técnicas, la espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) para predecir el valor nutricional de praderas al estado fresco y comparar dos formas de colectar los espectros: reflectancia e interactancia-reflectancia (fibra óptica). Se colectaron 107 muestras de praderas en las regiones templado-húmedas del sur de Chile (Los Ríos y Los Lagos). Luego de tomar sus espectros, se analizaron por métodos de referencia para materia seca (DM), proteína bruta (CP), energía metabolizable (ME), fibra detergente neutro (NDF) y ácido (ADF), carbohidratos solubles (SC), proteína bruta soluble (SCP) y N insoluble en detergente neutro (NDFIN). Se desarrollaron calibraciones y se eligieron como mejores ecuaciones aquellas que en una validación cruzada, mostraron un mayor coeficiente de determinación (R²CV) y un menor error estándar (SE CV). Los mejores resultados se lograron en reflectancia para DM y CP, con R²CV de 0,99 y 0,91, respectivamente, y SE CV de 6,5 y 18,4 g kg-1, respectivamente. Luego se ubicaron las ecuaciones para ADF, SCP y ME, con valores R²CV de 0,87; 0,84 y 0,82 y SE CV de 15,88g kg-1, 15,45g kg-1 y 0,34 Mj kg-1, respectivamente. Las ecuaciones para NDF, SC y NDFIN, con R²CV de 0,78; 0,77 y 0,61 y SE CV de 35,57; 94,54 y 1,89 g kg-1, respectivamente; resultaron poco confiables para efectos de predicción. La técnica de interactancia-reflectancia produjo resultados inferiores para todas las fracciones.

  • English

    Fast and precise analytical tools can contribute to optimize pasture management decisions. This work was carried out to evaluate the potential of one such technique, near infrared spectroscopy (NIRS), to predict the nutritional value of pastures without previous drying of the samples, comparing two forms of collecting the spectra: reflectance, or interactance-reflectance (fiber optic probe). Samples (n = 107) from different swards were taken across the humid and temperate regions (Los Ríos and Los Lagos) of southern Chile. Once their spectra were collected, dry matter (DM) and several chemical constituents, such as crude protein (CP), metabolizable energy (ME), neutral (NDF) and acid detergent fiber (ADF), soluble carbohydrates (SC), soluble crude protein (SCP) and neutral detergent insoluble N (NDFIN), were determined as reference data. Calibrations were developed and the best ranked were selected (by cross-validation) according to a lower standard error of cross validation (SE CV) and a higher determination coefficient of cross validation (R²CV). Calibrations in the reflectance mode, for DM and CP, reached a high R²CV (0.99 and 0.91, respectively) and a SE CV (6.5 and 18.4 g kg-1). Equations for ADF, SCP and ME were ranked next, with R²CV of 0.87, 0.84 and 0.82, respectively, and SE CV of 15.88 g kg-1, 15.45 g kg-1 and 0.34 Mj kg-1. Equations for NDF, SC and NDFIN, with R²CV of 0.78, 0.77 and 0.61, respectively, and SE CV of 35.57, 94.54 and 1.89 g kg-1, respectively, are considered unreliable for prediction purposes. Interactance-reflectance, on the other hand, resulted in poorer equations for all fractions.