Background Morocco is an important world producer and consumer of several varieties of date palm. In fact, the discrimination between varieties remains difficult and requires the use of complex and high-cost techniques. Objective We evaluated in this work the potential of mid-IR (MIR) spectroscopy and chemometric models to discriminate eight date palm varieties. Method Four chemometric models were applied for the analysis of the spectral data, including principal-component analysis (PCA), support-vector machine discriminant analysis (SVM-DA), linear discriminant analysis (LDA), and partial-least-squares (PLS) analysis. MIR spectroscopic data were recorded from the wavenumber range 4000–600 cm−1, with a spectral resolution of 4 cm−1. Results The discriminant analysis was performed by LDA and SVM-DA with a 100% correct classification rate for the date mesocarp. PLS analysis was applied as a complementary chemometric tool aimed at quantifying moisture content; the validation of this model shows a good predictive capacity with a regression coefficient of 84% and a root-mean-square error of cross-validation of 0.50. Conclusions The present study clearly demonstrates that MIR spectroscopy combined with chemometric approaches constitutes a promising analytical method to classify date palms according to their varietal origin and to establish a regression model for predicting moisture content. Highlights An alternative analytical method to discriminate date palm cultivars by FTIR-attenuated total reflection spectroscopy coupled with chemometric approaches is described.

中文翻译：

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中红外光谱结合化学计量模型快速鉴别摩洛哥枣椰树品种的无损方法评估

背景摩洛哥是几个枣椰树品种的重要世界生产国和消费国。事实上，品种之间的区分仍然很困难，需要使用复杂且成本高的技术​​。目的 我们在这项工作中评估了中红外 (MIR) 光谱和化学计量模型在区分八种枣椰树品种方面的潜力。方法 应用四种化学计量学模型对光谱数据进行分析，包括主成分分析（PCA）、支持向量机判别分析（SVM-DA）、线性判别分析（LDA）和偏最小二乘法（PLS） ） 分析。MIR 光谱数据记录的波数范围为 4000-600 cm-1，光谱分辨率为 4 cm-1。结果LDA和SVM-DA对枣中果皮进行判别分析，正确分类率为100%。PLS 分析被用作旨在量化水分含量的补充化学计量学工具；该模型的验证显示了良好的预测能力，回归系数为 84%，交叉验证的均方根误差为 0.50。结论 本研究清楚地表明，MIR 光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。PLS 分析被用作旨在量化水分含量的补充化学计量学工具；该模型的验证显示了良好的预测能力，回归系数为 84%，交叉验证的均方根误差为 0.50。结论 本研究清楚地表明，中红外光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。PLS 分析被用作旨在量化水分含量的补充化学计量学工具；该模型的验证显示了良好的预测能力，回归系数为 84%，交叉验证的均方根误差为 0.50。结论 本研究清楚地表明，MIR 光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。该模型的验证显示了良好的预测能力，回归系数为 84%，交叉验证的均方根误差为 0.50。结论 本研究清楚地表明，MIR 光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。该模型的验证显示了良好的预测能力，回归系数为 84%，交叉验证的均方根误差为 0.50。结论 本研究清楚地表明，MIR 光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。结论 本研究清楚地表明，MIR 光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。结论 本研究清楚地表明，中红外光谱与化学计量学方法相结合构成了一种很有前途的分析方法，可以根据其品种来源对枣椰树进行分类，并建立预测水分含量的回归模型。重点介绍了一种通过 FTIR 衰减全反射光谱与化学计量学方法相结合来区分枣椰树品种的替代分析方法。