14 LECHUGA Fotografía 1: Cultivo hidropónico de lechuga ‘baby’; cada tratamiento de salinidad se aplicó a 2 cubetas. La tolerancia a la salinidad de la lechuga depende en gran medida de la variedad cultivada, aunque influyen otra serie de factores del cultivo, del suelo y ambientales. En términos generales la lechuga es un cultivo moderada- mente sensible a la salinidad, que a partir de un valor de conductividad eléctrica (CE) del suelo de 1,3 dS/m ve afectado su desarrollo. Algunos estudios indican que las condiciones óptimas de crecimiento de la lechuga, en lo que a salinidad se refiere, son una conductividad eléctrica del suelo inferior a 1,3 dS/m y/o una conductividad eléc- trica del agua de riego inferior a 0,9 dS/m. Sin embargo, un moderado estrés salino en el cultivo de la lechuga también tiene efectos positivos en la conser- vación tras su recogida ya sea para consumo en fresco o para producto cuarta gama. Lechugas cultivadas con mayor salinidad presentan menor actividad de la polife- noloxidasa y de la peroxidasa tras el corte y en los 7 días posteriores. También sufren menor pardeamiento enzi- mático y muestran menor reducción en el contenido total de polifenoles y de actividad antioxidante tras 3 días de almacenamiento (Chisary et al., 2010). A su vez, se pro- duce una menor proliferación de bacterias mesófilas, mohos y levaduras (Scuderi et al., 2011). Todo esto se traduce en un aumento de la vida útil del producto debido a una menor y más lenta degradación enzimática y micro- biológica. Durante los últimos años se han ido explorando diversas técnicas como posibles métodos instrumentales para la evaluación de la calidad de los productos agroalimenta- rios. Recientemente la imagen hiperespectral se ha per- filado como una técnica analítica prometedora con perspectivas, tras sucesivas fases de investigación, en los procesos de control y automatización de la industria. La IHS genera mapas espaciales de la variación espectral de la muestra conocidos como datacubos o hipercubos. Estos hipercubos son bases de datos tridimensionales que contienen las dos dimensiones espaciales y la dimen- sión espectral, esto es, un espectro para cada píxel. Constituye un híbrido entre las técnicas de imagen con- vencionales y la espectroscopia visible (VIS) y en el infra- rrojo cercano (NIR). Uno de los principales retos de la visión hiperespectral es el manejo y análisis de esas grandes y complejas bases de datos para la extracción de la información relevante contenida en ellas. El punto de partida para ello lo consti- tuyen los métodos de pre-procesado de espectros (nor- malización, suavizado, centrado, diferenciación, etc.) y análisis multi-variante (técnicas de correlación, análisis de componentes principales, análisis discriminantes, etc.) aplicados tradicionalmente a la espectroscopia; en el caso de la visión hiperespectral estos procedimientos pueden aplicarse a toda la imagen o a sub-poblaciones de píxeles representativos de la variabilidad de las muestras. La imagen hiperespectral se ha utilizado ampliamente para detectar niveles de salinidad en suelos y vegetación por teledetección, desarrollándose numerosos índices es- pectrales (Hamzeh et al., 2013). Sin embargo, no se ha empleado a nivel local para observar los efectos de la sa- linidad en los tejidos. En el presente trabajo se utilizan técnicas de imagen hiperespectral como procedimiento no destructivo para identificar la influencia del estrés sa- lino en lechuga ‘baby’ recién recolectada. Constituye el primer paso en el desarrollo de un sistema de visión que permita la monitorización del cultivo durante su creci- miento con el objetivo de modular las concentraciones de ClNa en la solución nutritiva del cultivo. El experimento Para la realización del trabajo, se cultivaron 40 plantas de lechuga ‘baby’ en cultivo hidropónico, utilizando ocho cu- betas provistas de una tapadera con orificios (Fotografía 1). En cada orificio se colocó una plántula hasta un total tecnología