La spettroscopia NIR per determinare il grado di maturazione delle olive: confronto tra uno spettrofotometro vis/NIR e uno FT-NIR

Obbiettivi Negli ultimi anni, nel settore olivicolo è cresciuto l’interesse verso lo sviluppo di metodiche analitiche alternative a quelle tradizionali, più rispettose dell’ambiente e in grado di fornire risposte rapide e applicabili anche in campo. In questo contesto, la spettroscopia NIR si rivela uno strumento efficace. L’obiettivo di questo lavoro è stato lo sviluppo di applicazioni basate sulla spettroscopia vis-NIR e FT-NIR per monitorare la maturazione delle olive in campo. La rapida valutazione dell’indice di maturazione è infatti determinante per individuare il momento più opportuno per la raccolta delle olive, al fine di ottenere una buona resa produttiva e una buona qualità dell’olio. Questo lavoro è parte di un progetto AGER (Progetto Agroalimentare e Ricerca), denominato “Sustainability of the Olive-Oil System - S.O.S.”, il cui obiettivo è quello di migliorare e rafforzare la sostenibilità della filiera dell’olio extravergine di oliva in Italia. Metodologia Sono state analizzate cinque cultivar di olive (Cima di Melfi, Oliva Rossa, Corsicana, Semidana e Sivigliana) raccolte a diversi stadi di maturazione. Le olive sono state classificate in base all’indice di maturazione utilizzando due metodi diversi e sono stati inoltre acquisiti gli spettri vis-NIR (400–1023 nm), con strumento da campo, e FT-NIR (900–2560 nm) mediante spettrometro da banco. Dopo pretrattamento mediante smoothing, i dataset ottenuti da ciascuno strumento (1020 spettri) sono stati analizzati mediante Principal Component Analysis (PCA). Sugli spettri pretrattati mediante smoothing, Standard Normal Variate (SNV) e trasformazione in derivata prima è stato poi applicato il metodo di classificazione Partial Least Square – Discriminant Analysis (PLS-DA), con l’obiettivo di creare modelli in grado di classificare correttamente le olive in 4 classi di maturazione (Classe 1-> olive totalmente verdi; Classe 2-> olive con meno del 50% di superfice invaiata; Classe 3-> olive con più del 50% di superfice invaiata; Classe 4 -> olive totalmente invaiate.). Sono stati elaborati due dataset, uno completo, contenente gli spettri di tutte le olive analizzate, e un dataset specifico per le olive della cv. Cima di Melfi (180 spettri). Risultati Dall’analisi qualitativa, mediante PCA, si è individuato un andamento dei campioni di olive analizzati in funzione dell’indice di maturazione (PC1) e una suddivisione per provenienza e/o varietà (PC2). Per quanto riguarda la classificazione, i migliori valori di accuratezza in validazione sono stati registrati per gli spettri acquisiti nel vis-NIR e pretrattati mediante SNV, sia per la classificazione delle 1020 olive totali (95.20±4.88%), sia per quelle appartenenti alla cv. Cima di Melfi (92.33±5.86%). Con gli spettri FT-NIR si sono registrati dei valori di accuratezza inferiori, pari a 84.41±6.11% per gli spettri totali (pretrattamento di smoothing) e a 82.98±7.65% per quelli della cv. Cima di Melfi (pretrattatamento SNV). La classificazione delle olive in campo mediante applicazione della spettroscopia NIR appare quindi possibile in modo rapido, accurato ed oggettivo.