تقییم مجس الاستشعار الطیفی فی تحدید الصلابة والخواص البیوکیمیائیة لثمار الطماطم

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 أستاذ مساعد الهندسة الزراعیة – معهد الدراسات والبحوث البیئیة – جامعة مدینة السادات، مصر.

2 مدرس بقسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة المنصورة، مصر.

المستخلص

الطرق المعملیة التی تسخدم فی تحدید جودة ثمار الطماطم تعتمد علی الطرق المیکانیکیة و التحلیل الکیمائی الأمر الذی یؤدی إلى تدمیر الثمار المستخدمة فی التحلیل  و إستغراق وقتا طویلا فی إجراء عملیة التحلیل و زیادة التکلفة و کذلک عدم السرعة فی إتخاذ القرار لتحدید جودة الثمار سواء فی الحقل أو ما بعد عملیة الحصاد. 
وبالمثل، لتحدید جودة  کمیات کبیرة من ثمار الطماطم المعدة للتصدیر هذا یتطلب العدید من االعینات للحکم علی جودة الثمار. مثل هذه الأسالیب لا یمکن أن تنعکس بسهولة عن التغیرات  السریعة فی الثمار  تحت الظروف الجویة أو ظروف التخزین المتغیرة. علی العکس باستخدام طرق الإستشعار المختلفة فی معاملات ما بعد الحصاد فی مجال هندسة التصنیع قد یؤدی الی سرعة إتخاذ القرار فی تحدید درجة نضج الثمار وسهولة التدریج مما یؤدی الی تقلیل الفقد و التکلفة.
تهدف هذة الدراسة إلی دراسة کفاءة مجس الإستشعار الطیفی فی تحدید جودة الثمار  تحت ظروف النضج المختلفة مثل الصلابة ، المحتوی المائی للثمرة ، محتوی السکر  و الحموضة . تم إستخدام مجس الإستشعار الطیفی ذو الأطوال الموجیة من 302 حتی 1148 نانومیتر حیث تشمل الإنعکاس الطیفی فی منطقة الضوء المرئی من 400 إلی 700 نانومیتر و الضوء غیر المرئی من 700 حتی 1148 نانومیتر. تم حساب البصمة الطیفیة بالأعتماد علی الأطیاف المنعکسة فی منطقة الضوء غیر المرئی ذلک للحصول علی أفضل مؤشر طیفی کمدلول علی صفات الجودة تحت الدراسة. تم إجراء ثلاث قیاسات لتقدیر
 
الأنعکاسات الطیفیة لکل ثمرة تحت مراحل نضج مختلفه مع وضع الثمار علی جسم أسود لضمان أن یکون الأنعکاس ممثل کامل للثمرة و لا یوجد تأثیر جانبی. أظهرت النتائج أن المؤشر الطیفیR1000/R716  ذو ارتباط قوی و معنوی مع  الصلابة وکان معامل الإرتباط هو 0.85. وأن المؤشر الطیفی R970/R964  ذو ارتباط قوی و معنوی مع محتوی المائی للثمار0.70  و مع نسبة السکریات الذائبة وکان معامل الإرتباط هو  0.86 و کذلک  مع الحموضة titratable acidity وکان معامل الإرتباط هو 0.82. و کذلک أظهرت النتائج أن المؤشر الطیفی R970/R726 ذو ارتباط قوی و معنوی مع  الحموضه  pHوکان معامل الإرتباط هو 0.85. وبذلک فانه یمکن باستخدام طرق الإستشعار المختلفة فی مراحل ما قبل وبعد الحصاد تحدید درجة النضج وجودة  الثمار مما یساعد على سرعة إتخاذ القرار و کذلک تقلیل الفقد و التکلفة.

الموضوعات الرئيسية


AOAC, 1980. Official methods of analysis. 13th Ed. Association of official analytical chemists Washington, D.C, USA.
Chan, H.T. and Kwok, S.C.M., 1975.  Importance  of  enzyme inactivation  prior  to  extraction  of  sugars  from  papaya.  J. Food. Sci. 40, 770–774.
Clément, A., Dorais, M. and Vernon, M, 2008. Nondestructive measurement of fresh tomato lycopene content and other physicochemical characteristics using visible-NIR spectroscopy, J. Agric. Food Chem. 56:  9813 - 9818.
Deng, L., He, S., Yi, S., Zheng, Y., Xie, R., Zhang, X. and Mao, S., 2010. Study on synchronous correlation between fruit characteristic spectrum and the parameter of internal quality for Hamlin sweet orange fruit. Spectrosc. Spectr. Anal. 30, 1049–1052.
Elsayed, S., Mistele, B. and Schmidhalter, U., 2011. Can changes in leaf water potential be assessed spectrally? Funct. Plant Biol. 38, 523–533.
Elsayed, S., Elhoweity, M. and Schmidhalter, U., 2015a. Normalized difference spectral indices and partial least squares regression to assess the yield and yield components of peanut. Aust. J. Crop Sci. 9, 976–986.
Elsayed, S., Rischbeck, P. and Schmidhalter, U., 2015b. Comparing the performance of active and passive reflectance sensors to assess the normalized relative canopy temperature and grain yield of drought-stressed barley cultivars. Field Crops Res.177, 148–160.
Erdle, K., Mistele, B. and Schmidhalter, U., 2011. Comparison of active and passive spectral sensors in discriminating biomass parameters and nitrogen status in wheat cultivars. Field Crop Res. 124, 74–84.
Jha, S.N., Jaiswal, P., Narsaiah, K., Gupta, M., Bhardwaj, R., Singh, A.K., 2012. Non-destructive prediction of sweetness of intact mango using near infrared spectroscopy. Sci. Hortic. 138, 171–175.
Lizada M.C.C., 1993. Mango. In: Seymour G.B, Taylor J.E, Tucker G.A, editors. Biochemistry of fruit ripening. London: Chapman and Hall. p. 257–271.
Medlicott, A.P., Bhogal, M., Reynolds, S.B., 1986. Changes in peel pigmentation during ripening of mango fruit (Mangifera indica var. Tommy Atkins). Ann of Appl. Biol, 109, 651–656.
Merzlyak, M., Solovchenko, A., Gitelson, A., 2003. Reflectance spectral features and non-destructive estimation of chlorophyll, carotenoid and anthocyanin content in apple fruit. Postharvest Biol. Tec. 27, 197–211.
Mistele, B., Elsayed, S. and Schmidhalter, U., 2012. Assessing water status in wheat under field conditions using laser induced chlorophyll fluorescence and hyperspectral measurements. 11th International Conference on Precision Agriculture. Indianapolis, Indiana USA.
Mistele B. and Schmidhalter U, 2008. Estimating the nitrogen nutrition index using spectral canopy reflectance measurements. Eur J Agron 29:184-190.
Moghimi, A., Aghkhani, M.H, Sazgarnia, A. and Sarmad, M., 2010. Vis/Nir spectroscopy and chemometrics for the prediction of soluble solids content and acidity (pH) of kiwifruit. Biosystems Eng. 106, 295–302.
Nagy, A., Riczu, P. and Tamás, J., 2016. Spectral evaluation of apple fruit ripening and pigment content alteration. Sci. Hort. 201, 256 – 264.
Peñuelas, J., Isla, R., Filella, I. and Araus, J.L., 1997. Visible and near infrared reflectance assessment of salinity effects on barley. Crop Sci. 37, 198-202.
Rutkowski, K.P., Michalczuk, B. and Konopacki, P., 2008. Nondestructive determination of ‘golden delicious’ apple quality and harvest maturity. J. Fruit Ornam. Plant Res.16, 39–52.
Willcox JK, Catignani GL. and Lazarus S. 2003. Tomatoes and cardio-vascular health. Crit Rev Food Sci Nutr. 43:1 – 18
Zude, M., Herold, B., Roger, J.M., Bellon-Maurel, V. and Landahl, S., 2006. Non-destructive tests on the prediction of apple fruit flesh firmness and soluble solids content on tree and in shelf life. J. Food Eng. 77, 254–260.