Quality parameters of semi-natural meadows predicted by NIRS [near infrared reflectance spectroscopy]

英语. Analytical procedures to determine the chemical composition of forages are time consuming and expensive. The suitability of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as an alternative procedure has also been investigated for mixed forages from semi-natural meadows. Almost 700 samples from natural meadows were analysed chemically and by NIRS. Data were then sorted in two sets, one of which (230 samples) was used for calibration and the other (from 240 to 460 samples) for validation on the basis of their spectral data. Sets of data from wet analyses were then sequentially regressed against the corresponding reflectance spectral data and the log of the reciprocal of reflectance was transformed to the first or second order derivatives. Equations of best fit were then used to predict the chemical composition of the validation set samples. Calibrations were developed using modified partial least squares (MPLS) regression techniques. These equations gave correlation coefficients ranging from 0.98 for CP to 0.80 for ADL, while standard errors of calibration (SEC) and prediction (SEP), expressed as percentage of mean, were usually very low (below 16%). The present work indicates the high predictive ability of NIRS when estimating the quality parameters of mixed forages such as semi-natural meadows

意大利语. Vengono presentati e discussi i risultati di uno studio sull'impiego della spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) come tecnica alternativa alle metodiche di laboratorio tradizionali per la valutazione qualitativa del foraggio di prato polifita. Circa 700 campioni di un prato permanente sono stati analizzati sia chimicamente, secondo le metodiche tradizionali di laboratorio, sia con spettroscopia nel vicino infrarosso, utilizzando uno strumento a monocromatore. I campioni con i relativi dati chimici e spettroscopici sono stati divisi in due gruppi, uno (di circa 230) utilizzato per lo sviluppo delle equazioni di calibrazione, l'altro (da 240 a 460 campioni circa) per la loro verifica. I dati di ciascun parametro chimico sono stati correlati ai corrispondenti valori spettrali, registrati come logaritmo dell'inverso della riflettanza (1/R) e trasformati in derivata prima o seconda. Le calibrazioni sono state sviluppate usando il metodo di regressione MPLS (modified partial least squares). Le migliori equazioni sviluppate sono state testate per predire la composizione chimica del set di campioni non usati per le calibrazioni. I coefficienti di regressione multipla (R sup(2)) calcolati per i diversi parametri sono risultati compresi tra 0.98 per la proteina grezza (PG) e 0.80 per ADL e, in ogni caso, statisticamente significativi. Gli errori standard di calibrazione (SEC) risultavano compresi tra 0.45 per PG e 1.70 per NDF, mentre quelli di predizione (SEP) variavano fra 0.43 per SO e 2.16 per NDF, con scostamenti percentuali dal valore medio estremamente ridotti (comunque non superiori al 16%), confermando cosi' pienamente la buona affidabilita' del metodo NIRS anche per la composizione chimica del foraggio di prato polifita