| dc.contributor | Alomar C., Daniel | |
| dc.creator | Mardones Barbet, Rodrigo Alfredo | |
| dc.date | 2004 | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-07T14:14:20Z | |
| dc.date.available | 2017-03-07T14:14:20Z | |
| dc.identifier | http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2004/fam322p/html/index-frames.html | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/366630 | |
| dc.description | El presente trabajo fue realizado para predecir la composición química de muestras frescas de pradera. Se evaluó la exactitud de predicción para Materia seca, Proteína bruta, Proteína soluble, Materia orgánica digestible, Energía metabolizable, Carbohidratos solubles, Fibra detergente neutro, Fibra detergente ácido, Ceniza total y FDNIN; además, se probaron distintos tratamientos matemáticos sobre la calidad de las ecuaciones desarrolladas. Se utilizaron 112 muestras de forraje fresco. Estas fueron picadas en pequeños trozos de 2-3 cm. y luego introducidas en la cubeta para forraje fresco. Las muestras se escanearon tres veces y almacenadas como log (1/R) después de promediar los espectros. Los espectros de las 112 muestras de praderas se colectaron con un monocromador de barrido NIRSystem 6500 con un módulo de transporte y una cubeta para forraje fresco. El método de regresión utilizado para relacionar la información espectral y de referencia fue el de cuadrados mínimos parciales modificados (MPLS). Se realizó una validación cruzada para evaluar las calibraciones basándose en coeficientes de determinación (1-VR) y errores estándar de validación cruzada (SECV), además de la relación d.e/SECV. Los resultados indican que es factible la predicción confiable del contenido de Materia seca y Proteína bruta, mientras que Materia orgánica digestible, Energía metabolizable, Fibra detergente neutro, Fibra detergente ácido, Proteína soluble, Ceniza total, Extracto etéreo, Nitrógeno insoluble en detergente neutro (FDNIN) y Carbohidratos solubles no se pueden predecir con exactitud mediante las ecuaciones desarrolladas. Los mejores resultados obedecieron a tratamientos matemáticos que incluyen diferenciación (1ª o 2ª derivada) y en la mayor parte de las ecuaciones de calibración se utilizó SNV–Detrend para corrección por tamaño de partícula. | |
| dc.description | This study was carried out to predict the chemical composition of fresh forage samples. The accuracy of the prediction for dry matter, brute protein, soluble protein, digestible organic matter, metabolizable energy, soluble carbohydrates, neutral detergent fiber, acid detergent fiber, total ashes and FDNIN was assessed, besides mathematical treatments on the quality of the equations developed were tried. One hundred and twelve samples of fresh forage were used. They were chopped into 2-3 cm pieces and introduced into the fresh forage cell. The samples were scanned three times and stored as log (1/R) after averaging the spectral data. The spectra from the 112 samples were collected by means of a NIRSystem 6500 monochromator with a transport module and a fresh forage cell. The regression method used to relate spectral and reference data was modified partial least squares (MPLS). A cross validation was carried out in order to assess calibration according the determination coefficients (1-VR), standard error of cross validation and the relation d.e/SECV. The results show that the reliable prediction of dry matter and brute protein content is feasible, while digestible organic matter, metabolizable energy, neutral detergent fiber, acid detergent fiber, soluble protein, total ashes, ethereal extract, FDNIN and soluble carbohydrates cannot be accurately predicted by means of the equations carried out. The best results arose from mathematical treatments that include differentiation (1st and 2nd derivative) and in most calibration equations size particle correction was used (SNV-Detrend). | |
| dc.format | text/xml | |
| dc.language | es | |
| dc.publisher | Universidad Austral de Chile - Sistema de Bibliotecas - Programa Cybertesis | |
| dc.rights | Mardones Barbet, Rodrigo Alfredo | |
| dc.subject | ensilaje; forraje; calidad | |
| dc.title | Predicción de la calidad de forraje fresco mediante espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) | |
