47,393

samples

196

wavelengths

sources

targets

metadata

NIR

family

Dataset property explorer

Mean profile risk0.60

Highest axisArtefacts locaux · 1.00

Diagnostics8

Sources profiled1

Profile axes

Intégrité	0.00
Artefacts locaux	1.00
Bruit	0.02
Outliers PCA	1.00
Distance à la référence	1.00
Répétabilité	0.00
Baseline / forme	0.74
Structure multi-régimes	1.00

Diagnostic	Score	Force	Signaux	Interprétation probable
Splice / raccord détecteursX	0.87	forte	Spike rate 1.00, Jump rate 1.00, RMS/SAM référence 1.00	Rupture aux jonctions de détecteurs, calibration locale ou sonde différente.
Spectre hors domaine valideX	0.74	forte	Mahalanobis / T2 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Structure PCA 1.00	Variété, espèce, lot ou condition différente mais physiquement plausible.
Erreur calibration / référence blancheX	0.74	forte	Mahalanobis / T2 1.00, RMS/SAM référence 1.00, artefacts locaux 1.00	Décalage systématique entre campagnes, instruments ou référence blanche.
Signature VERA25-likeX	0.72	moyenne	Mahalanobis / T2 1.00, Spike rate 1.00, Jump rate 1.00	Combinaison possible changement de sonde + splice, amplifiée par géométrie, fond ou calibration.
Fond différentX	0.69	moyenne	Mahalanobis / T2 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Baseline/mean/area 0.74	Effet systématique du support, blanc/noir, transflectance ou environnement de mesure.
Erreur interpolation / rééchantillonnageX	0.69	moyenne	Spike rate 1.00, Jump rate 1.00, SNR normal/élevé 1.00	Artefacts numériques ou traitement spectral incorrect.
Dataset multi-régimesX	0.67	moyenne	Structure PCA 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Mahalanobis / T2 1.00	Mélange de campagnes, opérateurs, lots, setups ou sous-populations spectrales.
Différence de sonde / géométrieX	0.64	moyenne	Mahalanobis / T2 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Baseline/mean/area 0.74	Modification de l'illumination, collecte, angle ou distance sonde-échantillon.

Spectral sources

Paired leaf traits and leaf spectra dataset.csv

Sampling

Wavelengths	196
Axis range	450–2,400 nm
Mean spacing	10 nm
Grid	uniform
Observations	47,393

Signal & quality

Value range	0 – 0.949
Mean range	0.0446 – 0.479
Mean level	0.2679
Area	524.4
PTP	0.4341
Noise RMS	0.00052245
SNR	5.1e+02
SNR dB	5e+01 dB
Dynamic range	0.434
Smoothness	0.007389
Saturated	0.0%
X-outliers	22,241

Integrity & artefacts

NaN ratio	0.00%
Inf count	0
Zero ratio	0.00%
Spike count	905,064
Spike rate	9.84%
Jump count	353,488
Jump rate	3.82%
Clip fraction	0.00%

Shape & reference

Baseline slope	-0.16073
Curvature RMS	0.0074967
D1 RMS	0.017105
RMS to mean	0.031803
RMS p95	0.1188
SAM to mean	0.063788
SAM p95	0.18644
Affine offset p95	0.081171
Affine gain p95 Δ	0.30251
Affine residual p95	0.042475
Xcorr lag p95	0

Outliers & repeatability

PCA Q p95/median	5.5
Hotelling T2 p95/median	11
Mahalanobis H p95/median	3.3
Repeat groups	0

Dimensionality (PCA)

Effective rank	2
PCs → 95% var	3
PCs → 99% var	5
Top-10 cum. var	99.9%

Computed metric scores 29worst 1.00

Famille	Métrique calculée	Valeur	Score	Niveau	Interprétation dataset	Causes typiques	Calcul / scoring
Intégrité des données	`NaN ratio`integrity.nan_ratio	0%	0.00	faible	Spectre complet	Erreur acquisition/export	count(isnan(X)) / X.sizealert = min(1, nan_ratio / 0.05)
Intégrité des données	`Inf count`integrity.inf_count	0	0.00	faible	Normal	Calculs invalides	count(isinf(X))alert = min(1, inf_count / 1)
Intégrité des données	`Zero ratio`integrity.zero_ratio	0.00122%	0.00	faible	Normal	Export, saturation	count(X == 0) / count(finite X)alert = min(1, zero_ratio / 0.05)
Amplitude globale	`Mean reflectance`amplitude.mean_reflectance	0.26791	0.74	fort	Valeur atypique: Trop clair / fond visible ou Trop sombre	Fond, géométrie	mean(X finite)alert reuses baseline/shape drift because absolute reflectance ranges are technology-dependent
Amplitude globale	`Area under curve`amplitude.area_under_curve	524.37	0.74	fort	Valeur atypique: Différence d'éclairement ou Normal	Distance sonde	trapezoid(mean_spectrum, spectral_axis)alert reuses baseline/shape drift because area scale depends on axis and units
Amplitude globale	`Peak-to-peak (PTP)`amplitude.peak_to_peak	0.43415	0.00	faible	Variabilité forte	Saturation	max(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globale	`Variance`amplitude.variance	0.028197	0.00	faible	Normal ou hétérogène	Mauvais contact	var(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
Bruit	`Noise RMS`noise.noise_rms	0.00052245	0.02	faible	Stable	Lampe, détecteur	median MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
Bruit	`SNR`noise.snr	512.8	0.00	faible	Bon signal	Acquisition	mean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
Bruit	`Bandwise SNR`noise.bandwise_snr_min	10.966	0.41	faible	Zone fiable	Détecteur	min(abs(mean_spectrum) / local second-derivative noise)alert decreases with worst-band SNR dB; >=35 dB is treated as low alert
Artefacts locaux	`Spike count`artefacts.spike_count	905,064	1.00	fort	Artefacts	Cosmic rays, splice	count robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locaux	`Spike rate`artefacts.spike_rate	9.84%	1.00	fort	Spectre suspect	Interpolation	spike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locaux	`Jump count`artefacts.jump_count	353,488	1.00	fort	Raccord détecteur	Splice	count robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locaux	`Jump rate`artefacts.jump_rate	3.82%	1.00	fort	Problème spectral	Calibration	jump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locaux	`Clip fraction`artefacts.clip_fraction	0.00123%	0.00	faible	Normal	Détecteur saturé	fraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectrale	`Baseline slope`shape.baseline_slope	-0.16073	0.74	fort	Dérive	Éclairement	linear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectrale	`Curvature RMS`shape.curvature_rms	0.0074967	1.00	fort	Forme inhabituelle	Fond, splice	median RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectrale	`D1 RMS`shape.d1_rms	0.017105	0.79	fort	Spectre structuré	Biologie ou artefact	median RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariés	`PCA Q (SPE)`outliers.pca_q_ratio	5.4504	0.68	moyen	Spectre atypique	Artefact, mélange	p95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariés	`Hotelling T²`outliers.hotelling_t2_ratio	10.582	1.00	fort	Extrême mais cohérent	Variabilité naturelle	p95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariés	`Mahalanobis H`outliers.mahalanobis_h_ratio	3.2529	0.81	fort	Outlier global	Domaine différent	p95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référence	`RMS to mean spectrum`reference.rms_to_mean_spectrum_p95	0.1188	1.00	fort	Spectre différent	Domain shift	p95 RMS distance to dataset mean spectrumalert = RMS_p95 / signal_scale, saturated at 25%
Comparaison à référence	`Spectral Angle Mapper (SAM)`reference.sam_to_mean_spectrum_p95	0.18644	0.53	moyen	Forme différente	Fond, géométrie	p95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
Répétabilité	`RMS intra-ID`repeatability.rms_intra_id	—	0.00	faible	Stable	Positionnement	median RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
Répétabilité	`SAM intra-ID`repeatability.sam_intra_id	—	0.00	faible	Stable	Acquisition	median SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
Répétabilité	`CV intra-ID`repeatability.cv_intra_id	—	0.00	faible	Stable	Opérateur	median within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du dataset	`PCA score density`structure.pca_score_density	10.484	1.00	fort	Sous-populations	Lots différents	1 / median kNN distance in PCA score spacealert follows density_cv/profile structure complexity, not raw density alone
Structure du dataset	`Local Outlier Factor (LOF)`structure.local_outlier_factor_p95	3.8172	1.00	fort	Spectre isolé	Cas rares	p95 approximate LOF from PCA-score kNN distancesalert = min(1, max(0, LOF_p95 - 1) / 2)
Structure du dataset	`Isolation Forest score`structure.isolation_forest_score_p95	0.58984	1.00	fort	Spectre atypique	Diverses causes	p95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent

X-Y spectral correlation 4

Target	max \|r\|	axis @ max	mean \|r\|	\|r\| ≥ .5
Chla+b	0.515	1,940	0.173	1.5%
Ccar	0.585	1,930	0.208	4.6%
EWT	0.0182	520	0.00877	0.0%
LMA	0.278	2,300	0.139	0.0%

Metric interpretation reference

Metric catalog 29

Famille	Métrique	Ce qu’elle détecte	Forte valeur =	Faible valeur =	Causes typiques	Calcul / score
Intégrité des données	`NaN ratio`	Données manquantes	Spectre corrompu	Spectre complet	Erreur acquisition/export	count(isnan(X)) / X.sizealert = min(1, nan_ratio / 0.05)
Intégrité des données	`Inf count`	Valeurs infinies	Corruption	Normal	Calculs invalides	count(isinf(X))alert = min(1, inf_count / 1)
Intégrité des données	`Zero ratio`	Colonnes ou cellules nulles	Spectre tronqué	Normal	Export, saturation	count(X == 0) / count(finite X)alert = min(1, zero_ratio / 0.05)
Amplitude globale	`Mean reflectance`	Niveau moyen	Trop clair / fond visible	Trop sombre	Fond, géométrie	mean(X finite)alert reuses baseline/shape drift because absolute reflectance ranges are technology-dependent
Amplitude globale	`Area under curve`	Intensité globale	Différence d'éclairement	Normal	Distance sonde	trapezoid(mean_spectrum, spectral_axis)alert reuses baseline/shape drift because area scale depends on axis and units
Amplitude globale	`Peak-to-peak (PTP)`	Dynamique	Variabilité forte	Spectre plat	Saturation	max(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globale	`Variance`	Variabilité spectrale	Normal ou hétérogène	Spectre plat	Mauvais contact	var(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
Bruit	`Noise RMS`	Bruit haute fréquence	Bruité	Stable	Lampe, détecteur	median MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
Bruit	`SNR`	Qualité signal	Bon signal	Mauvais signal	Acquisition	mean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
Bruit	`Bandwise SNR`	Bruit localisé	Zone fiable	Zone problématique	Détecteur	min(abs(mean_spectrum) / local second-derivative noise)alert decreases with worst-band SNR dB; >=35 dB is treated as low alert
Artefacts locaux	`Spike count`	Pics étroits	Artefacts	Spectre propre	Cosmic rays, splice	count robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locaux	`Spike rate`	Densité de pics	Spectre suspect	Normal	Interpolation	spike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locaux	`Jump count`	Discontinuités	Raccord détecteur	Continu	Splice	count robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locaux	`Jump rate`	Fréquence de sauts	Problème spectral	Normal	Calibration	jump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locaux	`Clip fraction`	Saturation	Clipping	Normal	Détecteur saturé	fraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectrale	`Baseline slope`	Pente globale	Dérive	Stable	Éclairement	linear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectrale	`Curvature RMS`	Courbure	Forme inhabituelle	Lisse	Fond, splice	median RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectrale	`D1 RMS`	Variabilité locale	Spectre structuré	Plat	Biologie ou artefact	median RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariés	`PCA Q (SPE)`	Non expliqué par PCA	Spectre atypique	Conforme	Artefact, mélange	p95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariés	`Hotelling T²`	Extrême dans PCA	Extrême mais cohérent	Central	Variabilité naturelle	p95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariés	`Mahalanobis H`	Distance au nuage	Outlier global	Population normale	Domaine différent	p95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référence	`RMS to mean spectrum`	Distance moyenne	Spectre différent	Typique	Domain shift	p95 RMS distance to dataset mean spectrumalert = RMS_p95 / signal_scale, saturated at 25%
Comparaison à référence	`Spectral Angle Mapper (SAM)`	Différence de forme	Forme différente	Similaire	Fond, géométrie	p95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
Répétabilité	`RMS intra-ID`	Reproductibilité	Mauvaise répétabilité	Stable	Positionnement	median RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
Répétabilité	`SAM intra-ID`	Variation de forme	Instable	Stable	Acquisition	median SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
Répétabilité	`CV intra-ID`	Variabilité interne	Mauvais contrôle	Stable	Opérateur	median within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du dataset	`PCA score density`	Clusters	Sous-populations	Homogène	Lots différents	1 / median kNN distance in PCA score spacealert follows density_cv/profile structure complexity, not raw density alone
Structure du dataset	`Local Outlier Factor (LOF)`	Anomalie locale	Spectre isolé	Population normale	Cas rares	p95 approximate LOF from PCA-score kNN distancesalert = min(1, max(0, LOF_p95 - 1) / 2)
Structure du dataset	`Isolation Forest score`	Anomalie globale	Spectre atypique	Normal	Diverses causes	p95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent

Technology-specific extensions

Technologie	Adaptations / métriques	Anomalies ciblées	Commentaire pratique
UV-Vis 300-1000 nm	Baseline, pente globale, dérive aux bords 300-350 et 900-1000; métriques par zones	Lumière parasite, mauvais blanc, saturation, faible signal aux extrémités	Les bords sont souvent instables; calculer aussi des scores edge/middle.
UV-Vis 300-1000 nm	Saturation / clipping proche absorbance max ou réflectance max	Signal écrêté	Très important si absorption forte.
UV-Vis 300-1000 nm	Red-edge, position de maximum, ratios de bandes si végétal	Décalage biologique ou artefact optique	Aide à distinguer changement réel et problème d'acquisition.
UV-Vis 300-1000 nm	Smoothness / roughness index	Bruit haute fréquence	Souvent plus informatif que le SNR seul.
MIR / ATR-FTIR	ATR contact quality index: intensité globale, aire totale, profondeur des bandes clés	Mauvais contact cristal-échantillon	Crucial: beaucoup d'anomalies viennent du contact ATR.
MIR / ATR-FTIR	CO2 / H2O atmospheric bands	Mauvaise correction atmosphérique	Pics parasites fréquents.
MIR / ATR-FTIR	Baseline curvature / rubber-band residual	Diffusion, contact, dérive baseline	Très utile avant PCA.
MIR / ATR-FTIR	Peak position shift	Mauvais alignement spectral / calibration	Important en FTIR car de petits shifts comptent.
MIR / ATR-FTIR	Band area ratios sur bandes connues	Spectre chimiquement incohérent	À adapter par matrice: polysaccharides, protéines, lipides, etc.
HS-MS	Total Ion Current (TIC), Base Peak Intensity (BPI)	Injection faible, ionisation instable	Équivalent MS du niveau global spectral.
HS-MS	Nombre de pics détectés	Spectre pauvre ou trop bruité	Trop peu = mauvais signal; trop = bruit/contamination.
HS-MS	Mass accuracy / m/z drift	Problème calibration masse	Fondamental en HRMS.
HS-MS	Retention time drift si LC/GC-MS	Dérive chromatographique	À suivre sur standards/QC pools.
HS-MS	Blank contamination score	Contaminants / carry-over	Comparer échantillons vs blancs.
HS-MS	Internal standard CV	Variabilité instrumentale	Très robuste si standards disponibles.
HS-MS	Missingness par feature	Instabilité de détection	Crucial pour filtrer les variables.
Avec répétitions	RMS intra-échantillon	Répétabilité globale	Applicable à toutes les technologies.
Avec répétitions	SAM / corrélation intra-échantillon	Répétabilité de forme	Très utile pour spectres.
Avec répétitions	CV intra-échantillon par bande / feature	Répétabilité locale	Détecte les zones instables.
Avec répétitions	ICC ou variance components	Part variance échantillon vs technique	Très utile si plusieurs répétitions par sample.
Avec répétitions	Distance au centroïde intra-ID	Répétition aberrante	Permet de flagger la mauvaise répétition plutôt que le sample entier.

Bug-hunting / supervised audits

Famille de bug potentiel	Méthodes à ajouter	Ce que ça détecte	État dans l’explorateur
Shift spectral global	Corrélation spectre moyen inter-dataset, DTW, cross-correlation, comparaison positions de pics	Décalage en longueur d'onde, mauvais alignement, interpolation différente	Partiellement calculé: cross-correlation lag et dispersion des positions de pics vs spectre moyen.
Baseline / offset / gain	Régression chaque spectre vs spectre moyen: x = a + b ref + residual; suivi de a, b, RMS résiduel	Offset additif, effet multiplicatif, dérive de baseline	Calculé dans reference.affine_*.
Mélange de lignes / mauvais appariement X-M-Y	Vérification index, hash des lignes, duplication ID, distance spectrale intra-ID, labels incohérents	Lignes mélangées, metadata mal alignées, Y attribué au mauvais spectre	Partiellement couvert par répétabilité intra-ID; checks index/hash à ajouter au pipeline canonical.
Fuite d'information / répétitions mal splitées	GroupKFold par sample_id vs StratifiedKFold random; audit des partitions par sample_id	Performance artificiellement bonne due aux répétitions	Nécessite splits et benchmark modèle; non calculé par la carte descriptive.
Label bugs	Échantillons proches en X mais Y différents, confident learning, erreurs systématiques FP/FN	Y inversés, erreurs de saisie, classes ambiguës	Nécessite Y et/ou modèle; recommandé pour l'explorateur supervisé.
Sous-domaines cachés	PCA/UMAP/t-SNE + clustering non supervisé + association avec dataset/Y/date/operator	Lots, campagnes, sondes, backgrounds non renseignés	Partiellement calculé par structure PCA/LOF; UMAP/t-SNE hors carte statique.
Artefacts localisés inconnus	Carte wavelength x dataset: différence moyenne, différence variance, KS par longueur d'onde	Régions spectrales anormales non anticipées	À calculer au niveau banque quand plusieurs datasets partagent un axe spectral.
Ruptures instrumentales	Discontinuités dans dérivées, changepoint detection	Splice, raccord détecteur, saut local non prévu	Calculé par jump/spike rates; changepoint plus avancé à ajouter.
Mélange / contamination spectrale	NMF / unmixing / reconstruction par convex hull	Composante externe: fond, plastique, sol	Non calculé automatiquement; nécessite hypothèses de composants ou grande bibliothèque.
Features instables mais prédictives	Importance modèle vs instabilité QC par variable	Modèle qui apprend un artefact plutôt qu'un signal biologique	Nécessite modèle supervisé; recommandé pour rapports de benchmark.

Variables

Targets 4

Chla+b

target · numeric

n / missing	47,393 / 40,543
Mean ± SD	33.56 ± 43.9
Median	30.44
Range	-999 – 167.2
CV	1.31
Skew / kurtosis	-19 / 4.5e+02
Normal?	no

Ccar

target · numeric

n / missing	47,393 / 43,148
Mean ± SD	5.975 ± 48.9
Median	8.058
Range	-999 – 28.35
CV	8.19
Skew / kurtosis	-20 / 4.2e+02
Normal?	no

EWT

target · numeric

n / missing	47,393 / 43,810
Mean ± SD	-5.568e+04 ± 2.36e+06
Median	114.2
Range	-99,990,000 – 1374
CV	42.4
Skew / kurtosis	-42 / 1.8e+03
Normal?	no

LMA

target · numeric

n / missing	47,393 / 1,976
Mean ± SD	69.85 ± 35.9
Median	63.59
Range	0.06603 – 388.9
CV	0.514
Skew / kurtosis	1.9 / 7.1
Normal?	no

Metadata 9

sample_date

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 34,310
Classes	421
Balance (entropy)	0.85
Imbalance ratio	1,083
Top class	2018 (1,083)

english_name

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 28,683
Classes	607
Balance (entropy)	0.8
Imbalance ratio	1,210
Top class	Maize (1,210)

latin_name

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 28,928
Classes	776
Balance (entropy)	0.8
Imbalance ratio	1,210
Top class	Zea mays (1,210)

plant_functional_type

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 621
Classes	8
Balance (entropy)	0.59
Imbalance ratio	3e+02
Top class	Deciduous broadleaf forests (26,944)

latitude

metadata · numeric

n / missing	47,393 / 0
Mean ± SD	41.69 ± 7.85
Median	43.07
Range	-34.81 – 71.28
CV	0.188
Skew / kurtosis	-3.6 / 23
Normal?	no

longitude

metadata · numeric

n / missing	47,393 / 0
Mean ± SD	-80.02 ± 39.6
Median	-89.44
Range	-166 – 142.1
CV	0.496
Skew / kurtosis	4 / 18
Normal?	no

foreoptic_type

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 276
Classes	6
Balance (entropy)	0.47
Imbalance ratio	1e+02
Top class	Leaf clip (34,032)

instrument

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 1,068
Classes	13
Balance (entropy)	0.67
Imbalance ratio	4e+02
Top class	ASD FieldSpec 3 (16,805)

reference

metadata · categorical

n / missing	47,393 / 0
Classes	31
Balance (entropy)	0.57
Imbalance ratio	4e+02
Top class	(Chlus, 2019) (25,968)

Constant metadata 10

publication_doi10.1111/nph.19807
citationJi et al. 2024, New Phytologist 243:111-131
signal_typereflectance
axis_unitnm
axis_min450
axis_max2,400
n_points_original196
rights_statusmanual_review_needed
usage_scopeprivate_use_only
notesCompiled source CSV standardized as-is, no project interpolation, resampling, or historical split applied.

Alignment

Alignment level	observation
Sample id available	yes
Samples	47,393
Observations (total)	47,393
Reps per sample	min 1 · mean 1 · max 1

Provenance & citation

Contributor	Compiled paired leaf traits and leaf spectra dataset
Origin · url [open]	https://ntrs.nasa.gov/citations/20240006155
Origin · url [open]	https://data.ecosis.org/dataset/leaf-optical-properties-experiment-database--lopex93- \| https://data.ecosis.org/dataset/angers-leaf-optical-properties-database--2003- \| https://github.com/geoxiyang/LeafTraitSpectraSeasonality-Yangetal2016RSE \| https://data.ecosis.org/dataset/2018-cedar-creek-pressed-leaves \| https://data.ecosis.org/dataset/fresh-leaf-cabo-spectra-from-herbarium-project \| https://data.ecosis.org/dataset/fresh-leaf-spectra-to-estimate-foliar-functional-traits-across-neon-domains \| https://data.ecosis.org/dataset/seasonal-fresh-leaf-spectra-and-traits--blackhawk-island--wi \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-reflectance-and-tratis-of-floating-and-emergent-macrophytes \| https://data.ecosis.org/dataset/seasonal-measurements-of-photosynthesis-and-leaf-traits-in-scarlet-oak \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-and-canopy-spectroscopy-and-biochemical-data-of-field-grown-cucurbita-pepo-under-two-stresses \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-tropics-gliht-puerto-rico-campaign-leaf-spectral-reflectance-and-transmittance-march-2017 \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-tropics-february-2017-leaf-spectral-reflectance-measured-in-panama-at-the-pa-slz-canopy-crane \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-tropics-leaf-spectral-reflectance-measured-in-panama-collected-february-to-april-2016 \| https://data.ecosis.org/dataset/nasa-fft-project-leaf-transmittance-morphology-and-biochemistry-for-northern-temperate-forests \| https://data.ecosis.org/dataset/2018-talladega-national-forest--leaf-level-reflectance-spectra-and-foliar-traits \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-arctic-2019-leaf-spectral-reflectance-seward-peninsula-alaska \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-arctic-2017-leaf-spectral-reflectance-teller-watershed-seward-peninsula-alaska \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-spectra-and-physiological-and-chemical-traits-from-maize-grown-under-nitrogen-stress \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-arctic-leaf-spectral-reflectance-utqiagvik--barrow--alaska-2013 \| https://data.ecosis.org/dataset/ngee-arctic-2016-leaf-spectral-reflectance-kougarok-road-watershed-seward-peninsula-alaska \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-spectra-of-36-species-growing-in-rosa-rugosa-invaded-coastal-grassland-communities-in-belgium \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-level-spectra-and-lma-for-a-set-of-trees--forbs--vines-and-grasses-collected-in-madison--wi \| https://data.ecosis.org/dataset/fresh-leaf-spectra-to-estimate-foliar-functional-traits-over-neon-domains-in-eastern-united-states \| https://data.ecosis.org/dataset/fresh-leaf-spectra-to-estimate-lma-over-neon-domains-in-eastern-united-states \| https://data.ecosis.org/dataset/2012-leaf-reflectance-spectra-of-tropical-trees-in-tapajos-national-forest \| https://data.ecosis.org/dataset/2014-leaf-reflectance-spectra-of-tropical-plants-growing-in-biosphere2 \| https://data.ecosis.org/dataset/leaf-spectra--structural-and-biochemical-leaf-traits-of-eight-crop-species \| https://data.ecosis.org/dataset/dried-leaf-spectra-to-estimate-leaf-morphology-and-biochemistry-for-northern-temperate-forests \| https://data.ecosis.org/dataset/productivity-and-characterization-of-soybean-foliar-traits-under-aphid-pressure \| https://data.ecosis.org/dataset/common-milkweed-leaf-responses-to-water-stress-and-elevated-temperature \| ... (36 total)
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Publication	10.1111/nph.19807

Governance & integrity

Tier	private
License	LicenseRef-not-cleared
Permitted use	Research and benchmarking; private use only.
Access policy	Manual download / private-use-only per source.
Redistribution	Compiled CSV redistribution rights not cleared.
Content version	1.0.0
Schema / protocol	2.0
Content hash	`761a4530d67581db…`
Processing hash	`d8d152750d20462a…`
Metadata hash	`cbb77636f972682a…`

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# pip install nirs4all-datasets
from nirs4all_datasets import get

# private dataset — export requires a Dataverse token
ds = get("ecosis_leaf_traits_compilation_reflectance_nirs", token="…")
X, y = ds.x(), ds.y()
print(X.shape, y.shape)

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EcoSIS Leaf Traits Compilation reflectance

Dataset property explorer

Profile axes

Spectral sources

Paired leaf traits and leaf spectra dataset.csv

Sampling

Signal & quality

Integrity & artefacts

Shape & reference

Outliers & repeatability

Dimensionality (PCA)

Metric interpretation reference

Variables

Targets 4

Chla+b

Ccar

EWT

LMA

Metadata 9

sample_date

english_name

latin_name

plant_functional_type

latitude

longitude

foreoptic_type

instrument

reference

Alignment

Provenance & citation

Governance & integrity

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