Near-Infrared Spectroscopy-Based Discriminant Analysis for the Classification of Coffee Quality in Dry Parchment and Green Coffee Near-Infrared Spectroscopy-Based Discriminant Analysis for the Classification of Coffee Quality in Dry Parchment and Green Coffee

Este estudio evalúa el potencial de la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS), combinada con análisis discriminante, para clasificar la calidad del café en función de defectos sensoriales en café pergamino seco (DPC) y café verde. Se utilizaron datos espectrales para desarrollar modelos de clasificación, los cuales fueron validados mediante validación cruzada y conjuntos de datos externos independientes. El desempeño de los modelos se evaluó utilizando la exactitud de clasificación y el coeficiente kappa de Cohen. Los resultados muestran una alta exactitud de clasificación para el DPC (93,5%), con un coeficiente kappa que indica una concordancia casi perfecta (k = 0,90). En contraste, el café verde presentó un menor desempeño predictivo (82,4%) y una concordancia moderada (k= 0,55), lo que refleja la mayor complejidad fisicoquímica de esta matriz. De manera importante, los hallazgos evidencian que la calidad del café puede clasificarse de forma confiable en la etapa de pergamino seco, lo que permite una evaluación temprana sin necesidad de etapas adicionales de procesamiento. Esto representa un avance significativo en comparación con estudios previos, que se han centrado principalmente en café verde o tostado. En conjunto, estos resultados destacan el potencial de la NIRS como una herramienta rápida, no destructiva y objetiva para la evaluación de la calidad del café, con una sólida aplicabilidad en el control de calidad y en los procesos de toma de decisiones a lo largo de la cadena de producción cafetera.