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ESPECIAL CÍTRICOS

CUADRO II
ESTADÍSTICOS COMPARATIVOS PARA LOS CONJUNTOS DE CALIBRACIÓN, VALIDACIÓN CRUZADA Y TEST INDEPENDIENTE DEL
MODELO GENERADO POR PLS-R PARA NITRÓGENO.
Pretratamiento LV Calibración Validación cruzada Prueba
2
2
RMSEC R RMSECV R RMSEP R 2
Sin Pretratamiento 9 0,19 0,54 0,20 0,45 0,19 0,49
Centrado medio 12 0,18 0,57 0,20 0,50 0,19 0,57
Centrado medio + SG 9 0,20 0,53 0,21 0,43 0,19 0,47
Centrado medio + SNV 9 0,20 0,53 0,21 0,43 0,19 0,47
Centrado medio + 1D 7 0,19 0,52 0,20 0,45 0,19 0,50
Centrado medio + 2D 5 0,20 0,48 0,21 0,38 0,21 0,39

CUADRO III
ESTADÍSTICOS COMPARATIVOS PARA LOS CONJUNTOS DE CALIBRACIÓN, VALIDACIÓN CRUZADA Y TEST INDEPENDIENTE DEL
MODELO GENERADO POR PLS-R PARA POTASIO.
Pretratamiento LV Calibración Validación cruzada Prueba
2
2
RMSEC R RMSECV R RMSEP R 2
Sin pretratamiento 12 0,21 0,63 0,23 0,57 0,23 0,57
Centrado medio 12 0,22 0,62 0,24 0,57 0,23 0,61
Centrado medio + SG 9 0,24 0,55 0,25 0,51 0,24 0,55
Centrado medio + SNV 9 0,23 0,57 0,24 0,52 0,24 0,56
Centrado medio + 1D 7 0,23 0,59 0,25 0,52 0,24 0,54
Centrado medio + 2D 4 0,26 0,46 0,28 0,39 0,27 0,42

CUADRO IV

ESTADÍSTICOS COMPARATIVOS PARA LOS CONJUNTOS DE CALIBRACIÓN, VALIDACIÓN CRUZADA Y TEST INDEPENDIENTE DEL
MODELO GENERADO POR PLS-R PARA HIERRO.
Pretratamiento LV Calibración Validación cruzada Prueba
2
2
RMSEC R RMSECV R RMSEP R 2
Sin pretratamiento 6 15,49 0,76 15,86 0,73 14,82 0,75
Centrado medio 6 14,60 0,76 14,81 0,75 14,22 0,76
Centrado medio + SG 6 15,58 0,75 15,82 0,73 14,91 0,74
Centrado medio + SNV 6 15,49 0,76 15,67 0,74 14,82 0,74
Centrado medio + 1D 4 15,26 0,76 15,60 0,74 14,66 0,75

camente seis variables latentes, obtenien- se observa un mejor ajuste en sus valo- campo como alternativa a los costosos y
do un resultado para el conjunto de test R 2 res, con una correlación alta positiva, ya destructivos análisis de ionómica foliar.
= 0,76 y RMSEP =14,22. que la mayoría de los datos se concentra Se han encontrado pocos estudios que
La figura 1 muestra las gráficas de a lo largo de la línea de regresión y el va - relacionen la reflectancia espectral con el
pre dicción para cada nutriente, donde en lor de los datos predichos aumenta a me - contenido de nutrientes en cítricos. Me -
el eje Y se indican las variables predicto- dida que aumentan las variables observa- nesatti et al. (2010) utilizaron PLS-R, re -
ras y el eje X las variables observadas. Se das. gresión lineal múltiple y redes neuronales
puede observar que ambas variables tie- Se han obtenido coeficientes de deter- artificiales para evaluar el estado nutricio-
nen una correlación ligeramente positiva minación de alrededor de 0,60 para N y K nal de los cítricos para N, P, K, Ca, Mg,
tan to para el N como para el K, ya que el y de más de 0,75 para Fe, con errores Fe, Zn y Mg utilizando un espectrómetro
valor de las variables observadas aumen- cuadráticos medios relativamente bajos, Vis-NIR.
ta ligeramente en relación con las varia- lo que demuestra un potencial promete- En ese estudio obtuvieron correlacio-
bles predichas. Por el contrario, para el Fe dor de esta técnica para ser usada en nes muy elevadas para diversos nutrien-

46 VIDA RURAL 1 abril 2023