En la última década, el uso de tecnologías no invasivas para caracterizar parámetros nutricionales, fisiológicos o de composición de uva ha crecido notablemente en vitivinicultura.
La espectroscopia NIR e imagen hiperespectral han demostrado ser rápidas y lo suficientemente precisas para cuantificar los azúcares y la acidez, así como un gran número de compuestos presentes en la uva, como polifenoles o aminoácidos, a partir de modelos predictivos robustos que incluyen variabilidad de factores como la variedad, origen, grado de madurez, añada, etc.
El potencial de estas técnicas espectrales se demuestra en este trabajo en el que se han desarrollado metodologías basadas en espectroscopía NIR y visión hiperespectral, y validado frente a HPLC, para cuantificar los azúcares y pH, así como los contenidos totales e individuales de antocianos, flavonoles y aminoácidos en bayas intactas de diferentes variedades tintas.
Una ventaja adicional de estas técnicas espectrales es la capacidad de analizar distintos grupos de compuestos con una misma medida espectral, ahorrando tiempo de análisis y permitiendo seleccionar la uva en función de un grupo de compuestos u otros.
Estos resultados constituyen un paso adelante en la determinación no destructiva de la composición de la uva a lo largo de la maduración (en campo o laboratorio) o en la entrada de la uva en bodega.
Esta tecnología podría incorporarse a una mesa de selección, como alternativa avanzada a la visión RGB, actualmente en uso, para clasificar y/o seleccionar la uva en función de su composición de forma automatizada, aportando un mayor valor al producto final.
Trabajo de investigación finalista del Premio ENOFORUM 2018. La ponencia mostrada en este video se presentó en la 11ª edición de Enoforum (31 de mayo-1 de junio de 2018, Zaragoza, España)
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