Modelo de predicción del estado nutricional de las especies Q. ilex, Q. pubescens y Q. robur por el método de espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS)

Abstract

La espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) fue utilizada en el siguiente trabajo para predecir el estado nutricional de los elementos minerales N, P, y K, en 324 muestras de tres tipos de tejido vegetal (raíz, tallo y hojas) de las especies Quercus ilex, Q. pubescens y Q. robur, procedentes de ensayos experimentales en vivero donde se aplicaron tres tipos de fertilización y dos combinaciones diferentes de sustrato. Se aplicaron 12 diferentes trasformaciones matemáticas para detectar espectros anómalos (distancia de Mahalanobis H>3) descartando 5 muestras de nuestra población inicial, quedando como colectivo de calibración 319 muestras. Se elaboraron 12 ecuaciones de calibración con el método de Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales Modificados y se obtuvo como mejor modelo de predicción el tratamiento matemático combinando la corrección de scatter SNV and Detrend y la 2° derivada espectral. Este modelo M7 presentó para N, P y K, un R2CV de 0.987; 0.692 y 0.518, un SECV de 0.470; 0.200 y 1.67 mg/g, y RPD de 8.81, 1.80, y 1.44 respectivamente. Los resultados obtenidos demuestran la excelente capacidad predictiva de la técnica NIRS para N, y la aceptable capacidad para los nutrientes minerales P y K. Se realizó el mismo procedimiento según colectivo de tejido vegetal, y la precisión mejora solamente para P en hojas y K en tallo; y según colectivo por especie de Quercus donde mejora la capacidad predictiva para N en las especies Q. ilex y Q. pubescens, y para P en la especie Q. robur. En el resto de los casos se recomienda utilizar el modelo global para la predicción. Los resultados de este trabajo demuestran la capacidad de la tecnología NIRS para conseguir calibraciones satisfactorias que ayuden a optimizar las prácticas de fertilización y la evaluación de la calidad de la planta para futuras revegetaciones.