valorizzazione degli effluenti di allevamento e loro gestione ... - ARAL

5.1.3.1.3 Risultati delle calibrazioniSostanza SeccaPer la costruzione del modello di regressione gli spettri a disposizione sono stati pre-processati peril Corona 45 (Zeiss) e NIRSystem 5000 (Foss) mediante trasformazione delle tracce spettrali inderivata con l’algoritmo di Savitzy-Golay, utilizzando finestre spettrali rispettivamente di 35 e 45punti interpolati con una polinomiale di secondo ordine e usando il primo grado di derivazione,seguita da una centratura sulla media. Per lo strumento NIRFlex (Büchi) dopo correzione delloscattering mediante EMSC, si è applicata una derivata di primo grado con 75 punti di smoothinginterpolati da una polinomiale di secondo ordine e centratura sulla media. Infine per lo strumentoPolycromix data la bassa risoluzione si è utilizzato solo uno smoothing con finestra spettrale di 7punti e centratura sulla media. Per tutti gli strumenti mediante l’analisi delle componenti principalisono stati individuati ed eliminati due outliers. Dopo aver sviluppato il modello di calibrazione,questo è stato validato su un set indipendente, precedentemente individuato mediante il criteriodella Neighbourhood Mahlanobis distance. Le regressioni tra valori stimati (NIR) e valori misuratisono riportati graficamente in Figura 5.7, mentre gli indici statistici sono riportati in Tabella 5.12.S.s. stimata (%)20151050FOSS Buchi Zeiss Polycromix0 5 10 15 20S.s. misurata (%)Fig. 5.7 - Scatterplots contenuto in SsSTRUMENTO R 2 RMSECV* RMSEP* RPD RERFoss 0.93 1.42 0.89 3.96 17.17Büchi 0.89 1.82 1.09 3.23 13.99Zeiss 0.86 1.87 1.05 3.35 14.51Polycromix 0.75 1.86 1.47 2.40 10.40* RMSECV e RMSEP espressi in %Tab. 5.12 - Indici statistici relativi all’incertezza delle stime NIR della sostanza seccaProgetto Pilota SATA “Valorizzazione effluenti di allevamento e loro gestione comprensoriale“ – pag. 154