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Application des méthodes de projection multivariées pour la classification et l'optimisation du traitement post-récolte des mangues

Davrieux F., Nordey T., Chillet M., Normand F., Lechaudel M.. 2017. In : Livre des résumés des 18èmes Rencontres HélioSPIR « Discrimination et classification par SPIR». s.l., p. 16-17. Rencontres HélioSPIR « Discrimination et classification par SPIR». 18, 2017-11-27/2017-11-28, Montpellier (France).

Pour cette étude 3 récoltes, de 80 mangues chacune, ont été réalisées. L'étude porte sur la variété Cogshall cultivée sur le verger du CIRAD de Bassin Plat, à Saint Pierre, Réunion. Les fruits ont été récoltés au stade " vert mature " correspondant à des fruits dont l'état physiologique est suffisamment avancé pour permettre leur maturation après récolte dans des conditions de conservation ou de mise en marché observées dans les circuits commerciaux actuels. Pour chaque récolte, les valeurs de fluorescence et de densité des fruits ont été mesurées et les fruits présentant des valeurs extrêmes pour ces deux critères ont été écartés (test de Grubbs à 5%). Ainsi 3 lots de fruits homogènes ont été constitués : R1 (n = 55), R2 (n= 53) et R3 (n =53). Les fruits sont ensuite conditionnés pour une conservation et une maturation optimale selon le protocole suivant : 18 jours à 10 °C, puis 4 jours à 20 °C. Les fruits sont sortis des chambres de conditionnement après 22 jours, à un stade fruit " mûr " correspondant au stade de consommation pour cette variété. Les spectres proche infrarouge des fruits ont été enregistrés au stade récolte et au stade " fruit mûr ". Les variances intra et inter lots ont été calculées pour les deux stades du procédé. Des analyses en composantes principales ont été conduites sur les différents couples lot/niveau de procédé. Les distances de Mahalanobis au spectre moyen ont été calculées sur la base des composantes principales. Pour un niveau de risque fixé, une distance critique a été calculée afin de repérer les spectres " hors norme ". Cette approche a permis de définir un espace multidimensionnel des fruits des lots R1 et R2 en fin de procédé (+22 jours). Les composantes de cet espace ont été introduites comme variables quantitatives dépendantes en regard des données spectrales des mêmes fruits au stade récolte. Les scores ont été modélisés en appliquant la régression PLS. Ensuite, l'équation ainsi développée a été appliquée aux spectres des fruits du lot R3 au stade récolte. Une approche de type " one-class classifier " basée sur la distance de Mahalanobis a permis ensuite de classer ces fruits comme conforme ou non conforme en fonction d'un niveau de confiance fixé. Les résultats obtenus permettent de conclure : - Il est possible de construire un espace multidimensionnelle caractéristique de l'homogénéité de lots de fruits ayant subis un procédé de maturation contrôlé. - Il est possible de développer des modèles prédictifs, à partir des spectres mesurés en début de procédé, des scores des individus pour les dimensions de l'espace en fin de procédé. - Il est possible d'appliquer le modèle à des échantillons mesurés en début de procédé et de classer de façon prédictive ces échantillons conforme ou non conforme en fin de procédé. Cette approche permet d'envisager une sélection précoce des échantillons présentant le potentiel (donc l'état physiologique) requit pour correspondre à une qualité donnée après traitement. Cette méthode permet d'orienter le traitement post-récolte des fruits, en retenant les fruits qui pourront être amenés à maturité optimum lors de la mise sur le marché et en orientant les fruits écartés pour transformation en deuxième ou troisième gamme. C'est une garantie : - De diminution des pertes, - D'homogénéisation de la qualité des fruits consommés entiers, - D'optimisation des procédures post-récolte. (Résumé d'auteur)...

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