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Regional origin prediction of colombian coffee from the near-infrared spectroscopy technique – NIRS Predicción del origen regional del café de Colombia a partir de la técnica de espectroscopia de infrarrojo cercano - NIRS

How to Cite
Gómez, C. R., Ortiz, A., & Osorio, V. (2022). Regional origin prediction of colombian coffee from the near-infrared spectroscopy technique – NIRS. Cenicafe Journal, 73(2), e73205. https://doi.org/10.38141/10778/73205
PDF (Spanish) FLIP

Published: December 31, 2022

DOI
https://doi.org/10.38141/10778/73205
Dimensions
PlumX
Keywords
Espectro

origen

regional

predicción

calibración

Cenicafé

Colombia

Spectrum

origin

regional

prediction

calibration

Cenicafé

Colombia

Espectro

origem

regional

previsão

calibração

Cenicafé

Colombia

Numero
Vol. 73 No. 2 (2022): Cenicafé Journal
Sectión
Articles
License terms (See)
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Claudia Rocío Gómez
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-0685-8337

Aristóteles Ortiz
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-3242-1948

Valentina Osorio
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-1166-0165

Summary

Colombia is the third largest coffee-producing country and the first source of mild-washed coffees in the world, remaining a key player in the international market. Although Colombian coffee has achieved its consolidation due to the quality attributes of the bean, it is necessary to develop tools that objectively support the identity of the various origins within the country, because environmental conditions change throughout the geographic zones, generating different cup characteristics as a result of the particularities of its production. This research evaluated the NIRS technique for the prediction of the origin of green coffee samples from eight producing departments in Colombia. To develop the calibration models, the discriminant statistical method used was RMS (Root Mean Square) X Residuality, using the standard Normal Variation Scatter (SVN) and Detrend correction with the mathematical treatment 2,4,4,1 (derivative, gap, and smooth), to decrease the spectral noise generated by the sample characteristics. The results showed a global average classification accuracy of 92%, highlighting the departments of Antioquia and Nariño, and the Sierra Nevada area, with 98%, 99%, and 97%, respectively. The model developed by production areas (North, Central, and South Zone) presented a global mean accuracy of 89%. The research results confirm that the NIRS technique allows the prediction of the regional origin of Colombian coffee.
Author biography (See)

Claudia Rocío Gómez, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Asistente de Investigación, Disciplina de Calidad. Cenicafé

Aristóteles Ortiz, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Investigador Científico I, Disciplina Fisiología Vegetal. Cenicafé

Valentina Osorio, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Investigador Científico I, Disciplina de Calidad. Cenicafé

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