Development of Nitrate Content Prediction Technique of Aloe Vera Leaves using Nondestructive Technique by Near Infrared Spectroscopy

Authors

  • Suwit Bootsen Department of Agricultural Engineering, Faculty of Engineering at Kamphaeng Saen, Kasetsart University Kamphaeng Saen Campus, Nakhon Pathom 73140, Thailand
  • Anupun Terdwongworakul Department of Agricultural Engineering, Faculty of Engineering at Kamphaeng Saen, Kasetsart University Kamphaeng Saen Campus, Nakhon Pathom 73140, Thailand
  • Arthit Phuangsombut Department of Agricultural Engineering, Faculty of Engineering at Kamphaeng Saen, Kasetsart University Kamphaeng Saen Campus, Nakhon Pathom 73140, Thailand
  • Kaewkarn Phuangsombut Department of Agricultural Engineering, Faculty of Engineering at Kamphaeng Saen, Kasetsart University Kamphaeng Saen Campus, Nakhon Pathom 73140, Thailand

DOI:

https://doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2024.13

Keywords:

Nitrate, Aloe vera, Near infrared spectroscopy

Abstract

This study examined the use of near-infrared spectroscopy to assess nitrate concentration of freshly harvested aloe vera leaves. Equations for predicting nitrate concentration of aloe vera leaves were developed in this work, based on the analysis of 80 samples. The NIR spectra were collected from different positions on the outer rind, specifically the apex, center, and base. Subsequently, the outer layer of the corresponding sites was removed and the concentration of nitrate in the aloe vera gel was examined by nitrate ion meter. The partial least squares regression (PLSR) method was employed to create a prediction equation for the nitrate content. The equation derived from the spectra obtained at the central position demonstrated the highest accuracy, as indicated by a correlation coefficient of prediction of 0.98 and root mean squared error of prediction of 3.50 ppm. The regression coefficients of the nitrate prediction equations were dominated at the wavelengths of 957, 1104 and 1154 nm. Therefore, it is possible to use the NIRS technique to predict the nitrate content of aloe vera leaves without destroying the sample. This technique will allow a quick and accurate measurement of the nitrate content in aloe vera leaves.

References

แก้วกานต์ พวงสมบัติ อนุพันธ์ เทอดวงศ์วรกุล ณัฐภรณ์ สุทธิวิจิตรภักดี อาทิตย์ พวงสมบัติ Satoru Tsuchikawa Tetsuya Inagaki และ Te Ma. 2560. การจำแนกเมล็ดถั่วเขียวสำหรับการเพาะงอกด้วยเทคนิคสเปกโทรสโกปีและการวิเคราะห์ภาพสเปกตรัมอินฟราเรดย่านใกล้. วารสารสมาคมวิศวกรรมเกษตรแห่งประเทศไทย. 23(1): 23-29.

ก่องกาญจน์ อังสุภานิช. 2536. การศึกษากรรมวิธีการผลิตว่านหางจระเข้ผง. วิทยานิพนธ์ปริญญาโท มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. 152 หน้า.

ประสาน เหล่าทรัพย์เจริญ. 2552. การศึกษาเชิงทดลองการใช้ข้อมูลสเปกตรัมเปลือกปรับปรุงการวัดคุณภาพภายในของส้มและมะม่วงด้วยเทคนิคสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้. วิทยานิพนธ์ปริญญาโท มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. 168 หน้า.

วารุณี ธนะแพสย์ ศุมาพร เกษมสำราญ ศิวลักษณ์ ปฐวีรัตน์ อนุพันธุ์ เทอดวงศ์วรกุล ปิติพร ฤทธิเรืองเดช ธงชัย สุวรรสิชณน์ และรณฤทธิ์ ฤทธิรณ. 2555. เทคโนโลยีอินฟราเรดย่านใกล้และการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม (Near-Infrared technology and applications in industries). สถาบันค้นคว้าและพัฒนาผลิตผลทางการเกษตรและอุตสาหกรรมเกษตร มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์กรุงเทพฯ. 270 หน้า.

วิวัฒน์ วิสุทธิโกศล บวรศิลป์ เชาวชื่น เสาวภา สุขวรรณรัตน์ ศิริพร ศรีอุไรรัตน์ และวิจิตร บุญพรรคนาวิก. 2538. รายงานการศึกษาว่านหางจระเข้ต่อบาดแผลไฟไหม้น้ำร้อนลวก. วารสารจดหมายเหตุทางแพทย์ แพทยสมาคมแห่งประเทศไทยในพระบรมราชูปถัมภ์. 78(8): 403-409.

สำนักงานนโยบายและยุทธศาสตร์การค้า. 2566. ว่านหางจระเข้สมุนไพรศักยภาพของไทย. แหล่งข้อมูล: https://tpso.go.th/news/2310-0000000075. สืบค้น: 11 พฤศจิกายน 2566.

สำนักส่งเสริมและจัดการสินค้าเกษตร. 2566. สถานการณ์การผลิตว่านหางจระเข้. แหล่งข้อมูล: http://www.agriman.doae.go.th/home/news/year2566.html. สืบค้น: 13 พฤศจิกายน 2566.

Correia, R.M., F. Tosato, E. Domingos, R.R.T. Rodrigues, L.F.M. Aquino, P.R. Filgueiras, V. Lacerda Jr. and W. Romão. 2018. Portable near infrared spectroscopy applied to quality control of Brazilian coffee. Talanta. 176: 59-68.

Fourty, T., F. Baret, S. Jacquemoud, G. Schmuck and J. Verdebout. 1996. Leaf optical properties with explicit description of its biochemical composition: Direct and inverse problems. Remote Sensing of Environment. 56(2): 104-117.

Fu, X., Y. Ying, H. Lu and H. Xu. 2007. Comparison of diffuse reflectance and transmission mode of visible-near infrared spectroscopy for detecting brown heart of pear. Journal of Food Engineering. 83(3): 317-323.

Leys, C., M. Delacre, Y. L. Mora, D. Lakens and C. Ley. 2019. How to classify, detect, and manage univariate and multivariate outliers, with emphasis on pre-registration. International Review of Social Psychology. 32(1): 1-10.

Mainali, D., J. Li, P. Yehl and N. Chetwyn. 2014. Development of a comprehensive near infrared spectroscopy calibration model for rapid measurements of moisture content in multiple pharmaceutical products. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 95: 169-175.

Osborne, B.G., T. Fearn and P.H. Hindle. 1993. Practical NIR Spectroscopy with Applications in Food and Beverage Analysis. Longman Scientific and Technical, Harlow. 227 p.

Phuangsombut, A., K. Phuangsombut, J. Meetim and A. Terdwongworakul. 2023. Application of miniaturized near-infrared spectrometer for indirectly determining flesh thickness of intact polished coconut. Postharvest Biology and Technology. 198(5): 112224.

Santamaria, P. 2006. Nitrate in vegetables: Toxicity, content, intake and EC regulation. Journal of the Science of Food and Agriculture. 86(1): 10-17.

Srivichien, S., A. Terdwongworakul and S. Teerachaichayut. 2015. Quantitative prediction of nitrate level in intact pineapple using Vis–NIRS. Journal of Food Engineering. 150: 29-34.

Suga, T. and T. Hirata. 1983. The efficacy of the aloe plants chemical constituents and biological activities. Cosmetics and Toiletries. 98(6): 105-108.

Terdwongworakul, A., N. Nakawajana, S. Teerachaichayut and A. Janhiran. 2012. Determination of translucent content in mangosteen by means of near infrared transmittance. Journal of Food Engineering. 109(1): 114-119.

Williams, P. and K. Norris. 1987. Near-infrared Technology in the Agricultural and Food Industries. American Association of Cereal Chemists, Inc., St. Paul, Minnesota. 330 p.

Workman Jr., J. and L. Weyer. 2012. Practical Guide and Spectral Atlas for Interpretive Near-infrared Spectroscopy. 2nd ed. CRC Press, Boca Raton, Florida. 326 p.

World Health Organization (WHO). 2002. Evaluation of Certain Food Additives: Fifty-ninth Report of the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives (JECFA). Geneva. 161 p.

Published

2024-08-30

How to Cite

Bootsen, S. ., Terdwongworakul, A., Phuangsombut, A., & Phuangsombut, K. . (2024). Development of Nitrate Content Prediction Technique of Aloe Vera Leaves using Nondestructive Technique by Near Infrared Spectroscopy. Thai Agricultural Research Journal, 42(2), 156–165. https://doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2024.13

Issue

Section

Technical or research paper