Spectroscopic techniques and chemometrics for the development of non-destructive analytical strategies for forensic, environmental and material analysis

The core of this PhD thesis explores how near-infrared (NIR) spectroscopy, when integrated with advanced chemometric and data-driven approaches, can overcome its traditional limitations and emerge as a powerful, multidimensional analytical tool in complex and unconventional contexts. By moving beyond the traditional view of NIR as a secondary or low-specificity technique, the work demonstrates how its capabilities can be expanded and adapted for complex, heterogeneous and non-traditional analytical scenarios. The research begins by critically examining the hierarchical view that often governs the selection of spectroscopic techniques. Through forensic case studies on bloodstain ageing, near infrared (NIR), ultraviolet-visible (UV-Vis) and Raman spectroscopies are systematically compared across different substrates and environmental conditions. The findings do not reveal a hierarchy, but a complementarity between techniques. Experimental design and multivariate analysis of variance demonstrate that environmental parameters and substrate of deposition significantly influence ageing models, reinforcing the need for context-aware analytical strategies in forensic applications. The thesis then extends NIR analysis into the spatial and temporal domain through the application of hyperspectral imaging (HSI) in the field of plant physiology and the ecology of non-vascular plants. In particular, HSI enables the visualisation of complex, non-linear moisture dynamics that depart from classical diffusion models when applied to the study of dehydration of epiphytic organisms, such as lichens and bryophytes. Pixel-based and image-based approaches reveal fine-scale heterogeneities and suggest biologically mediated drying behaviours, highlighting the potential of NIR-HSI in the study of living systems. The most original contribution addresses a long-standing but poorly answered question: the penetration depth of NIR radiation in layered materials. Using custom 3D-printed stratified polymer systems, this work provides the first systematic, image-based and quantitative investigation of NIR-HSI penetration. Classical chemometric methods (principal component analysis, classical least squares, partial least squares) are integrated with convolutional neural networks to capture the complex, non-linear nature of radiation propagation. The results demonstrate that light can significantly penetrate under samples’ surface, thus taking NIR-HSI forward from its classical surface-only interpretation and introducing the possibility of applying it as a 3D spectral tomography. Overall, this thesis proposes a conceptual and methodological shift in NIR spectroscopy. By embracing complexity rather than reducing it, the work opens new perspectives for the application of NIR and hyperspectral techniques in forensic science, environmental analysis, materials science and beyond.

Questa tesi di dottorato esplora come la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR), quando integrata con approcci chemiometrici avanzati, possa superare i suoi limiti tradizionali ed emergere come un potente strumento per risolvere problemi analitici complessi. Anziché trattare il NIR come una tecnica secondaria, il lavoro lo ricolloca nello scenario scientifico attuale, presentandolo come una piattaforma dinamica in grado di fornire informazioni dense di significato chimico e fisico. Attraverso casi di studio forensi sull’invecchiamento delle macchie di sangue, le spettroscopie nel vicino infrarosso (NIR), nell’UV-visibile (UV-Vis) e Raman vengono confrontate in modo sistematico su vari substrati e in diverse condizioni ambientali. I risultati evidenziano una complementarità tra le varie spettroscopie presentate. L’uso di un disegno sperimentale associato a un’analisi multivariata della varianza dimostra che i parametri ambientali e il substrato di deposizione influenzano in modo significativo i modelli di invecchiamento delle macchie di sangue, rafforzando la necessità di strategie analitiche che tengano conto delle condizioni ambientali e contestuali nelle applicazioni forensi. La tesi estende poi l’analisi NIR alla dimensione spaziale e temporale attraverso l’imaging iperspettrale (HSI). Applicato allo studio della disidratazione in comunità epifitiche (licheni e briofite), l’HSI consente la visualizzazione di dinamiche complesse di gestione dell’acqua tra diverse comunità epifitiche. Gli approcci pixel-based e image-based rivelano eterogeneità e suggeriscono che l’essiccamento di queste specie avvenga attraverso meccanismi biologici complessi, mettendo in evidenza il potenziale della NIR-HSI nello studio di sistemi viventi. A seguire la tesi affronta una questione finora scarsamente studiata: la profondità di penetrazione della radiazione NIR associata ad HSI in materiali stratificati. Utilizzando sistemi polimerici multicomponente realizzati mediante stampa 3D, questo lavoro fornisce la prima indagine sistematica e quantitativa della penetrazione del NIR-HSI. Metodi chemiometrici classici (analisi delle componenti principali, minimi quadrati classici, minimi quadrati parziali) vengono integrati con le reti neurali, allo scopo di catturare la natura complessa e non lineare della propagazione della radiazione all’interno della materia. I risultati dimostrano che la luce è in grado di penetrare significativamente al di sotto della superficie dei campioni, portando l'HSI nel NIR a superare la sua classica interpretazione come tecnica esclusivamente superficiale e introducendo la possibilità di applicarla come una tomografia spettrale tridimensionale. Nel complesso, questa tesi propone un cambiamento concettuale e metodologico nella spettroscopia NIR. Abbracciando la complessità anziché ridurla, il lavoro apre nuove prospettive per l’applicazione delle tecniche NIR e iperspettrali nella scienza forense, nell’analisi ambientale, nella scienza dei materiali e oltre.