Discriminazione di specie vegetali tossiche contaminanti dello spinacio mediante tecniche iperspettrali

RIASSUNTO La contaminazione accidentale dello spinacio coltivato da infestanti tossiche rappresenta una criticità primaria per la sicurezza alimentare. Alcune specie appartenenti alla famiglia delle Solanaceae sintetizzano alcaloidi ad elevata tossicità e stabilità termica, rendendo la loro presenza nei prodotti destinati al consumo un serio rischio per la salute. La raccolta meccanizzata e la somiglianza morfologico-cromatica di queste specie allo stadio giovanile limitano l'efficacia delle tradizionali tecniche di selezione visiva o RGB. Questo studio esplora l'applicazione delle tecnologie di rilevamento ottico e imaging iperspettrale per la discriminazione rapida e non distruttiva dello spinacio rispetto a diverse specie di Solanaceae tossiche. La ricerca è stata condotta attraverso un percorso sperimentale pluriennale che ha previsto acquisizioni spettrali sia su specie singole, sia su contesti di aggregazione fogliare di diverse specie per simulare le reali condizioni di raccolta e lavorazione industriale. L'analisi dei dati spettrali ha consentito di individuare specifiche regioni dell'elettromagnetico maggiormente idonee a distinguere la coltura dalle malerbe, evidenziando una spiccata stabilità dei profili spettrali nel tempo e una chiara separazione tra le diverse specie vegetali. I modelli di classificazione sviluppati su foglie singole hanno dimostrato elevate capacità discriminanti e una buona robustezza nella validazione su stagioni diverse. L'estensione dell'analisi ai miscugli fogliari ha messo in luce la complessità della risposta spettrale delle masse composite, evidenziando la necessità di modelli dedicati in grado di identificare efficacemente la presenza di contaminanti anche a bassi livelli di infestazione. Nel complesso, i risultati confermano l'efficacia del rilevamento iperspettrale come strumento di supporto alle operazioni di selezione automatizzata, offrendo prospettive concrete per l'integrazione di questi sensori lungo le linee di lavorazione post-raccolta al fine di garantire la qualità e la sicurezza della filiera.