Predicción de los daños por frío en la fruta

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Poder predecir los daños causados por el frío podría ser un factor decisivo para los productores de limón australianos que desean exportar a los mercados de ultramar. Las nuevas investigaciones del Departamento de Agricultura y Pesca de Queensland sugieren que existe la posibilidad de que las cámaras de infrarrojo cercano (NIR) clasifiquen la fruta que no puede resistir la manipulación para la exportación.

Los envíos de limón de Queensland a los mercados asiáticos deben seguir protocolos de desinfección en frío durante el tránsito. Los protocolos varían de un país a otro, pero normalmente implican una conservación en frío prolongada en tránsito de 14 a 21 días, a una temperatura de 1 a 3,1 ºC. Aunque la fruta normalmente tolera esas condiciones, ocasionalmente se producen daños en la piel por el frío, lo que da lugar a importantes pérdidas económicas y de prestigio.

Las lesiones por frío se caracterizan típicamente por manchas y huecos en la superficie de la fruta tras la exposición a temperaturas bajas (Figura 1). Investigaciones anteriores han demostrado que la sensibilidad a los daños por frío puede variar entre las fincas, las estaciones y las variedades; sin embargo, sigue siendo imprevisible y difícil de gestionar.

Figura 1: Síntomas típicos de las lesiones por frío en comparación con una fruta sin daños

El último trabajo de Hung Duong descubrió que las imágenes hiperespectrales pueden detectar y predecir lesiones por frío en los limones antes de que sean visibles para el ojo humano. Los escáneres predijeron correctamente la lesión por frío en el 70% de la fruta después de su desverdización y almacenamiento en frío. La tecnología podría permitir que la fruta más delicada se clasificara y se enviara al mercado nacional solo si no está sujeta a temperaturas bajas durante el transporte.

La fruta se escaneó dentro de las tres horas siguientes a la cosecha, después de la desverdización y después del almacenamiento en frío, utilizando tres dispositivos hiperespectrales diferentes (Bruker Matrix-F, Pika NIR 320 y Pika XC2) a longitudes de onda de 830-2500 nm, 900-1700 nm y 400-1000 nm, respectivamente. Se aplicaron varios modelos estadísticos a los datos para analizar los resultados (figura 2).

Figura 2: Un ejemplo del modelo que predice la lesión por enfriamiento. Los píxeles marrones no predicen ningún daño por frío, los píxeles azules muestran dónde es probable que ocurra el daño.

«La lesión por frío es sin duda el desafío número uno para mí en la exportación de mis limones», dice Wim VanNiekerk, director de Widem Farming, en Dimbulah, en el norte de Queensland. «Poder clasificar la fruta con mayor riesgo de lesiones por frío es una gran ventaja comercial, además de limitar las posibilidades de que se produzcan disputas por la calidad y de que los clientes queden descontentos cuando mi producto llegue al extranjero».

Se ha utilizado una tecnología similar en el pepino, el pimiento verde y las manzanas para identificar correctamente los defectos de la piel antes de que los síntomas sean visibles. Se requiere más investigación con los limones para perfeccionar el modelado antes de explorar la adopción práctica de la técnica. No obstante, los resultados obtenidos hasta ahora en los limones son prometedores y tienen un gran potencial para ayudar al creciente sector australiano del limón.

Esta investigación fue financiada por Agri-Science Queensland Innovation Opportunity – Departamento de Agricultura y Pesca de Queensland (DAF), a quien estamos muy agradecidos. Gracias también al equipo del proyecto; Carole Wright, Brett Wedding, Andrew Macnish, Ebony Faichney y Widem Farming.

Fuente: Freshplaza

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