Estudio de la clasificación de granos de uva y predicción del contenido en azúcar mediante técnicas estadísticas multivariantes

Abstract

Se han llevado a cabo dos estudios en el presente TFM. Para ello, se han utilizado 3 técnicas estadísticas multivariantes, las cuales han sido las mismas en ambos estudios, para probar cuál de ellas se ajustaba más a los datos que se tenían. Éstas eran la regresión por mínimos cuadrados parciales, el método de los k vecinos más próximos y los árboles de decisión. Primero, se ha realizado un estudio de la clasificación de granos de uva, a distinguir entre uva sana o uva afectada por el hongo Botrytis Cinerea. Segundo, se ha realizado un estudio de la predicción del contenido en azúcar de cada una de las uvas utilizadas en el análisis. Las unidades de medición del contenido en azúcar son los grados Brix (ºBx). La caracterización de los granos de uva se ha llevado a cabo con imágenes espectrales, con lo que los datos constarán de matrices cúbicas cuyas dimensiones serán los píxeles de las imágenes, que ocupan dos de estas dimensiones, y las longitudes de onda para cada uno de estos píxeles.

Two studies have been carried out in this Master's Final Work (TFM). To do this, 3 multivariate statistical techniques have been used, which have been the same in both studies, to prove which of them was better suited to the available data. These were the partial least squares regression (PLS), the k nearest neighbors method and the decision trees. First, a study has been made about grape classification. There were two conditions, sound grapes and grapes that have been affected by the fungus Botrytis Cinerea. Second, a study about the sugar content prediction of each of the grapes used in the analysis has been carried out. The sugar content measurement units are the Brix degrees (ºBx). The grapes characterization has been carried out with spectral images. The data will consist of cubic matrices whose dimensions will be the image pixels, which occupy two of these dimensions, and the wavelengths for each of them.