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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». Montpellier : HélioSPIR, 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 fru

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