Prédiction de la composition des grandes graminées: des étalonnages multi-espèces peuvent-ils être utilisés pour l'extrapolation ?
Les grandes graminées comme le sorgho, le mil ou la canne à sucre sont largement cultivées dans les régions tropicales, où leurs sous-produits (pailles, tiges …) sont souvent utilisés pour l'alimentation animale mais ont aussi un potentiel comme sources de matière organique pour les sols, ou d'énergie. Il est important de pouvoir déterminer leur composition chimique, leur dégradabilité et leur valeur nutritive. Des étalonnages SPIR spécifiques existent pour les espèces majeures (e.g. maïs). Les sous-produits et les espèces moins communes ont un potentiel d'utilisation dans certains contextes, mais il n'y a souvent pas d'étalonnage robuste pour prédire leur composition. Cette étude a été réalisée pour évaluer la possibilité de prédire des échantillons peu typiques à partir d'une base de données rassemblant plusieurs espèces.
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | conference_item biblioteca |
| Language: | fre |
| Published: |
Association HélioSPIR
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| Subjects: | F60 - Physiologie et biochimie végétale, U30 - Méthodes de recherche, Q54 - Composition des aliments pour animaux, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/586766/ http://agritrop.cirad.fr/586766/1/ID586766.pdf |
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| Summary: | Les grandes graminées comme le sorgho, le mil ou la canne à sucre sont largement cultivées dans les régions tropicales, où leurs sous-produits (pailles, tiges …) sont souvent utilisés pour l'alimentation animale mais ont aussi un potentiel comme sources de matière organique pour les sols, ou d'énergie. Il est important de pouvoir déterminer leur composition chimique, leur dégradabilité et leur valeur nutritive. Des étalonnages SPIR spécifiques existent pour les espèces majeures (e.g. maïs). Les sous-produits et les espèces moins communes ont un potentiel d'utilisation dans certains contextes, mais il n'y a souvent pas d'étalonnage robuste pour prédire leur composition. Cette étude a été réalisée pour évaluer la possibilité de prédire des échantillons peu typiques à partir d'une base de données rassemblant plusieurs espèces. |
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