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Private

ECOSTRESS mineral tir axis 85fbc8f6

ecostress · other

ECOSTRESS mineral tir axis 85fbc8f6. v2.0 standardized NIRS package: 1 spectral source(s), 4 declared target(s). Auto-generated from dataset_card.json (verify before publication).

nirv2ecostress
🔒
Private dataset. Full metadata and metrics are shown, but the bytes are not redistributed here — exporting the data requires a Dataverse token. The identity card carries no spectra, only descriptive statistics.
150
samples
2,256
wavelengths
1
sources
4
targets
27
metadata
other
family

Dataset property explorer

Mean profile risk0.65
Highest axisArtefacts locaux · 1.00
Diagnostics8
Sources profiled1
ECOSTRESS mineral tir axis 85fbc8f6 property profile0.250.50.751integritynoiseartefactsbaselinePCA outliersreferencerepeatabilitystructureECOSTRESS mineral tir axis 85fbc8f6 profileintegrity: 0.00noise: 0.02artefacts: 1.00baseline: 1.00PCA outliers: 0.55reference: 1.00repeatability: 1.00structure: 0.63ECOSTRESS miner…0 center · 1 outer ring · outward = stronger anomaly / heterogeneity signal

Profile axes

Intégrité0.00
Artefacts locaux1.00
Bruit0.02
Outliers PCA0.55
Distance à la référence1.00
Répétabilité1.00
Baseline / forme1.00
Structure multi-régimes0.63
Diagnostic hypotheses00.250.50.751hypothesis scoreMauvaise répétabilité d'acqui…Mauvaise répétabilité d'acquisition: 0.830.83Splice / raccord détecteursSplice / raccord détecteurs: 0.810.81Erreur calibration / référenc…Erreur calibration / référence blanche: 0.740.74Différence de sonde / géométr…Différence de sonde / géométrie: 0.730.73Signature VERA25-likeSignature VERA25-like: 0.700.70Fond différentFond différent: 0.680.68Mélange feuille + fondMélange feuille + fond: 0.620.62Dataset multi-régimesDataset multi-régimes: 0.620.62
DiagnosticScoreForceSignauxInterprétation probable
Mauvaise répétabilité d'acquisitionX0.83forteRMS/SAM intra-ID 1.00, Bruit/artefacts variables 1.00Positionnement, opérateur ou protocole instable; investiguer les répétitions intra-ID.
Splice / raccord détecteursX0.81forteJump rate 1.00, RMS/SAM référence 1.00, SNR non dégradé 1.00Rupture aux jonctions de détecteurs, calibration locale ou sonde différente.
Erreur calibration / référence blancheX0.74forteBaseline/mean/area 1.00, RMS/SAM référence 1.00, artefacts locaux 1.00Décalage systématique entre campagnes, instruments ou référence blanche.
Différence de sonde / géométrieX0.73forteBaseline/mean/area 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Répétabilité 1.00Modification de l'illumination, collecte, angle ou distance sonde-échantillon.
Signature VERA25-likeX0.70moyenneJump rate 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Spike rate 0.84Combinaison possible changement de sonde + splice, amplifiée par géométrie, fond ou calibration.
Fond différentX0.68moyenneBaseline/mean/area 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Mahalanobis / T2 0.55Effet systématique du support, blanc/noir, transflectance ou environnement de mesure.
Mélange feuille + fondX0.62moyenneBaseline/mean/area 1.00, RMS/SAM référence 1.00, Répétabilité 1.00Couverture partielle du spot; contribution du fond ou du support.
Dataset multi-régimesX0.62moyenneRMS/SAM référence 1.00, Répétabilité 1.00, Structure PCA 0.63Mélange de campagnes, opérateurs, lots, setups ou sous-populations spectrales.

Spectral sources

mineral tir

X · other · source instruments vary by sample
mineral tir spectra025507510005101520q05-q95 envelopeq25-q75 envelopemedian spectrummedianq25–q75q05–q95wavelength / none15.385none — median 3.929 (q25–q75 2.178–10.1)14.688none — median 3.875 (q25–q75 2.234–9.733)14.051none — median 3.329 (q25–q75 2.195–7.797)13.432none — median 4.109 (q25–q75 2.559–9.581)12.898none — median 4.512 (q25–q75 2.661–10.29)12.404none — median 5.528 (q25–q75 2.836–11.34)11.947none — median 6.099 (q25–q75 3.491–11.92)11.496none — median 6.662 (q25–q75 3.971–11.94)11.102none — median 7.437 (q25–q75 4.298–13.61)10.735none — median 7.726 (q25–q75 4.568–13.49)10.39none — median 9.439 (q25–q75 4.99–16.48)10.068none — median 9.121 (q25–q75 5.256–15.89)9.7459none — median 9.904 (q25–q75 5.333–15.78)9.4614none — median 9.616 (q25–q75 5.664–16.85)9.193none — median 9.193 (q25–q75 4.61–17.05)8.9394none — median 8.772 (q25–q75 3.814–16.58)8.6848none — median 6.508 (q25–q75 2.247–14.94)8.4581none — median 5.438 (q25–q75 1.68–13.03)8.243none — median 5.271 (q25–q75 1.652–12.92)8.0385none — median 4.294 (q25–q75 1.486–11.69)7.8439none — median 4.24 (q25–q75 1.607–10.64)7.6472none — median 4.625 (q25–q75 1.735–11.09)7.4709none — median 5.73 (q25–q75 2.283–11.55)7.3026none — median 6.846 (q25–q75 2.393–12.39)7.1416none — median 7.591 (q25–q75 2.821–13.85)6.9782none — median 8.64 (q25–q75 3.395–15.76)6.8311none — median 9.31 (q25–q75 3.835–17.75)6.6901none — median 10.1 (q25–q75 4.137–19.26)6.5548none — median 11.05 (q25–q75 4.482–20.75)6.4248none — median 11.73 (q25–q75 4.325–20.58)6.2923none — median 8.669 (q25–q75 3.278–17.86)6.1724none — median 7.065 (q25–q75 2.591–17.36)6.0571none — median 8.666 (q25–q75 2.641–18.53)5.9459none — median 9.203 (q25–q75 2.92–20.54)5.8322none — median 10.41 (q25–q75 3.971–22.85)5.7291none — median 11.25 (q25–q75 4.495–25.12)5.6296none — median 12.04 (q25–q75 4.71–25.76)5.5334none — median 12.36 (q25–q75 4.98–27.87)5.4405none — median 14.6 (q25–q75 6.459–31.87)5.3452none — median 15.38 (q25–q75 6.73–34.16)5.2584none — median 17.11 (q25–q75 7.819–35.3)5.1745none — median 18.76 (q25–q75 8.894–37.56)5.0932none — median 19.04 (q25–q75 9.308–38.81)5.0095none — median 20.79 (q25–q75 9.203–40.71)4.9332none — median 22.58 (q25–q75 10.1–41.87)4.8593none — median 24.25 (q25–q75 10.6–45.48)4.7875none — median 24.97 (q25–q75 11.21–45.36)4.7178none — median 25.33 (q25–q75 11.91–45.23)4.6459none — median 26.53 (q25–q75 12.64–45.92)4.5802none — median 30.39 (q25–q75 13.68–50.01)4.5164none — median 31.07 (q25–q75 14.48–50.92)4.4543none — median 32.59 (q25–q75 14.64–52.81)4.3902none — median 35.84 (q25–q75 16.61–54.58)4.3315none — median 36.75 (q25–q75 17.52–55.41)4.2744none — median 36.75 (q25–q75 17.47–55.55)4.2187none — median 39.15 (q25–q75 17.43–56.97)4.1645none — median 40.66 (q25–q75 18.66–57.5)4.1084none — median 41.31 (q25–q75 18.57–58.76)4.057none — median 40.92 (q25–q75 17.51–58.35)4.0068none — median 39.74 (q25–q75 14.32–57.62)3.9579none — median 38.71 (q25–q75 14.16–57.87)3.9072none — median 40.47 (q25–q75 14.93–59.93)3.8606none — median 40.88 (q25–q75 15.1–60.33)3.8152none — median 40.68 (q25–q75 16.71–62.11)3.7708none — median 43.37 (q25–q75 18.88–62.98)3.7274none — median 45.22 (q25–q75 19.91–63.14)3.6824none — median 44.48 (q25–q75 19.63–62.7)3.641none — median 42.73 (q25–q75 18.6–62.71)3.6006none — median 40.73 (q25–q75 17.17–62.21)3.561none — median 37.53 (q25–q75 15.25–60.05)3.5199none — median 35.25 (q25–q75 13.42–57.67)3.4821none — median 32.28 (q25–q75 11.16–54.97)3.4451none — median 32.3 (q25–q75 11.17–54.2)3.4088none — median 30.73 (q25–q75 10.81–52.49)3.3712none — median 29.32 (q25–q75 10.25–51.25)3.3364none — median 28.96 (q25–q75 9.969–50.57)3.3024none — median 28.81 (q25–q75 9.799–51.05)3.2691none — median 27.86 (q25–q75 9.653–51.56)3.2365none — median 26.63 (q25–q75 9.072–50.67)3.2025none — median 24.84 (q25–q75 8.5–49.85)3.1711none — median 23.09 (q25–q75 7.948–47.54)3.1404none — median 21.12 (q25–q75 7.482–46.7)3.1103none — median 19.47 (q25–q75 6.953–45.28)3.0789none — median 18.27 (q25–q75 6.254–44.38)3.0499none — median 17.78 (q25–q75 5.763–44.3)3.0215none — median 17.15 (q25–q75 5.416–42.57)2.9935none — median 16.59 (q25–q75 5.067–41.92)2.9661none — median 15.96 (q25–q75 4.777–40.59)2.9376none — median 15.57 (q25–q75 4.57–40.95)2.9112none — median 15.93 (q25–q75 4.822–40.44)2.8853none — median 15.94 (q25–q75 5.102–40.43)2.8598none — median 15.88 (q25–q75 5.255–40.54)2.8332none — median 16.91 (q25–q75 5.2–42.47)2.8087none — median 17.37 (q25–q75 5.167–43.76)2.7845none — median 17.55 (q25–q75 5.764–44.57)2.7608none — median 17.67 (q25–q75 6.103–46.8)2.7375none — median 19.87 (q25–q75 6.614–51.73)2.7132none — median 28.23 (q25–q75 9.955–57.48)2.6906none — median 41.02 (q25–q75 15.73–67.46)2.6685none — median 46.68 (q25–q75 20.38–73.77)2.6467none — median 48.87 (q25–q75 23.02–74.4)2.6239none — median 49.27 (q25–q75 23.69–74.34)2.6028none — median 49.8 (q25–q75 23.07–74.74)2.5821none — median 50.48 (q25–q75 23.88–74.12)2.5617none — median 49.95 (q25–q75 24.21–73.99)2.5416none — median 49.06 (q25–q75 24.03–72.54)2.5206none — median 49.54 (q25–q75 24.6–72.38)2.5011none — median 50.4 (q25–q75 25.83–72.65)2.482none — median 51.49 (q25–q75 27.29–73.85)2.4631none — median 52.42 (q25–q75 27.83–74.29)2.4434none — median 54.29 (q25–q75 28.16–75.65)2.4251none — median 54.53 (q25–q75 28.5–75.7)2.4071none — median 55.58 (q25–q75 30.49–75.92)2.3893none — median 55.88 (q25–q75 28.87–76.38)2.3718none — median 56.69 (q25–q75 29.39–76.33)2.3535none — median 56.72 (q25–q75 30.48–76.05)2.3366none — median 57.53 (q25–q75 29.72–76.2)2.3198none — median 57.31 (q25–q75 30.85–76.03)2.3034none — median 58.72 (q25–q75 33.3–76.91)2.2861none — median 59.29 (q25–q75 35.03–77.94)2.2701none — median 60.25 (q25–q75 36.54–78.97)2.2543none — median 61.02 (q25–q75 36.76–79.95)2.2387none — median 62.25 (q25–q75 37.04–79.8)2.2233none — median 62.62 (q25–q75 37.88–80.35)2.2073none — median 62.89 (q25–q75 38.38–79.81)2.1923none — median 63.49 (q25–q75 38.67–80.38)2.1776none — median 63.86 (q25–q75 39.71–80.98)2.1631none — median 64.86 (q25–q75 39.44–81.66)2.1478none — median 65.98 (q25–q75 40.24–81.98)2.1337none — median 66.61 (q25–q75 40.85–82.56)2.1197none — median 67.23 (q25–q75 41.38–82.61)2.1059none — median 67.2 (q25–q75 41.59–83.02)2.0924none — median 68.14 (q25–q75 41.76–82.75)2.0781none — median 68.13 (q25–q75 41.21–83.12)2.0648none — median 68.27 (q25–q75 41.99–83.4)2.0518none — median 67.77 (q25–q75 41.58–83.57)2.0389none — median 67.38 (q25–q75 40.38–83.63)2.0253none — median 66.52 (q25–q75 39.78–83.48)2.0128none — median 65.78 (q25–q75 39.06–83.42)2.0003none — median 64.66 (q25–q75 38.66–83.17)

Sampling

Wavelengths2,256
Axis range2–15.39 none
Mean spacing0.00594 none
Gridirregular
Observations402

Signal & quality

Value range0 – 99.5
Mean range7.4 – 60.3
Mean level33.63
Area241.4
PTP52.86
Noise RMS0.039887
SNR8.4e+02
SNR dB6e+01 dB
Dynamic range52.9
Smoothness0.1854
Saturated0.0%
X-outliers228

Integrity & artefacts

NaN ratio0.00%
Inf count0
Zero ratio0.01%
Spike count7,602
Spike rate0.84%
Jump count10,452
Jump rate1.15%
Clip fraction0.01%

Shape & reference

Baseline slope-59.198
Curvature RMS0.14653
D1 RMS0.24823
RMS to mean19.702
RMS p9534.9
SAM to mean0.31095
SAM p950.62202
Affine offset p9534.026
Affine gain p95 Δ1.0347
Affine residual p9517.704
Xcorr lag p9550

Outliers & repeatability

PCA Q p95/median4.1
Hotelling T2 p95/median4.4
Mahalanobis H p95/median2.1
Repeat groups130
RMS intra-ID7.4262
SAM intra-ID0.11805
CV intra-ID0.31257

Dimensionality (PCA)

Effective rank3.3
PCs → 95% var7
PCs → 99% var19
Top-10 cum. var97.4%
Computed metric scores 29worst 1.00
FamilleMétrique calculéeValeurScoreNiveauInterprétation datasetCauses typiquesCalcul / scoring
Intégrité des donnéesNaN ratiointegrity.nan_ratio0%0.00faibleSpectre completErreur acquisition/exportcount(isnan(X)) / X.sizealert = min(1, nan_ratio / 0.05)
Intégrité des donnéesInf countintegrity.inf_count00.00faibleNormalCalculs invalidescount(isinf(X))alert = min(1, inf_count / 1)
Intégrité des donnéesZero ratiointegrity.zero_ratio0.0144%0.00faibleNormalExport, saturationcount(X == 0) / count(finite X)alert = min(1, zero_ratio / 0.05)
Amplitude globaleMean reflectanceamplitude.mean_reflectance33.6341.00fortValeur atypique: Trop clair / fond visible ou Trop sombreFond, géométriemean(X finite)alert reuses baseline/shape drift because absolute reflectance ranges are technology-dependent
Amplitude globaleArea under curveamplitude.area_under_curve241.361.00fortValeur atypique: Différence d'éclairement ou NormalDistance sondetrapezoid(mean_spectrum, spectral_axis)alert reuses baseline/shape drift because area scale depends on axis and units
Amplitude globalePeak-to-peak (PTP)amplitude.peak_to_peak52.8580.00faibleVariabilité forteSaturationmax(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globaleVarianceamplitude.variance797.190.00faibleNormal ou hétérogèneMauvais contactvar(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
BruitNoise RMSnoise.noise_rms0.0398870.02faibleStableLampe, détecteurmedian MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
BruitSNRnoise.snr843.240.00faibleBon signalAcquisitionmean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
BruitBandwise SNRnoise.bandwise_snr_min80.810.00faibleZone fiableDétecteurmin(abs(mean_spectrum) / local second-derivative noise)alert decreases with worst-band SNR dB; >=35 dB is treated as low alert
Artefacts locauxSpike countartefacts.spike_count7,6020.84fortArtefactsCosmic rays, splicecount robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxSpike rateartefacts.spike_rate0.839%0.84fortSpectre suspectInterpolationspike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locauxJump countartefacts.jump_count10,4521.00fortRaccord détecteurSplicecount robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxJump rateartefacts.jump_rate1.15%1.00fortProblème spectralCalibrationjump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locauxClip fractionartefacts.clip_fraction0.0146%0.01faibleNormalDétecteur saturéfraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectraleBaseline slopeshape.baseline_slope-59.1981.00fortDériveÉclairementlinear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectraleCurvature RMSshape.curvature_rms0.146530.28faibleLisseFond, splicemedian RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectraleD1 RMSshape.d1_rms0.248230.09faiblePlatBiologie ou artefactmedian RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariésPCA Q (SPE)outliers.pca_q_ratio4.12340.52moyenSpectre atypiqueArtefact, mélangep95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariésHotelling T²outliers.hotelling_t2_ratio4.42240.55moyenExtrême mais cohérentVariabilité naturellep95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariésMahalanobis Houtliers.mahalanobis_h_ratio2.10290.53moyenOutlier globalDomaine différentp95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référenceRMS to mean spectrumreference.rms_to_mean_spectrum_p9534.91.00fortSpectre différentDomain shiftp95 RMS distance to dataset mean spectrumalert = RMS_p95 / signal_scale, saturated at 25%
Comparaison à référenceSpectral Angle Mapper (SAM)reference.sam_to_mean_spectrum_p950.622021.00fortForme différenteFond, géométriep95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
RépétabilitéRMS intra-IDrepeatability.rms_intra_id7.42621.00fortMauvaise répétabilitéPositionnementmedian RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
RépétabilitéSAM intra-IDrepeatability.sam_intra_id0.118050.79fortInstableAcquisitionmedian SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
RépétabilitéCV intra-IDrepeatability.cv_intra_id0.312571.00fortMauvais contrôleOpérateurmedian within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du datasetPCA score densitystructure.pca_score_density0.00372940.63moyenSous-populationsLots différents1 / median kNN distance in PCA score spacealert follows density_cv/profile structure complexity, not raw density alone
Structure du datasetLocal Outlier Factor (LOF)structure.local_outlier_factor_p951.89160.45moyenSpectre isoléCas raresp95 approximate LOF from PCA-score kNN distancesalert = min(1, max(0, LOF_p95 - 1) / 2)
Structure du datasetIsolation Forest scorestructure.isolation_forest_score_p950.561310.63moyenSpectre atypiqueDiverses causesp95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent
X PCA score plot-4,000-2,00002,000-1,00001,0002,000PC1 -724.2 · PC2 -25.97PC1 1522 · PC2 191.5PC1 -1966 · PC2 540.7PC1 610.4 · PC2 -305.3PC1 -1367 · PC2 195.6PC1 1328 · PC2 21.16PC1 1528 · PC2 193.9PC1 1011 · PC2 -179.1PC1 1603 · PC2 215.7PC1 1329 · PC2 -47.46PC1 1233 · PC2 -56.71PC1 1341 · PC2 -45.5PC1 688.9 · PC2 -375.8PC1 414 · PC2 -394.1PC1 798.1 · PC2 -361.1PC1 1005 · PC2 -305.4PC1 -26.02 · PC2 -364.9PC1 1062 · PC2 -262.4PC1 1298 · PC2 -14.86PC1 767.2 · PC2 -287.4PC1 1445 · PC2 59.97PC1 1141 · PC2 -201.5PC1 875.8 · PC2 -260.2PC1 1128 · PC2 -214.6PC1 22.23 · PC2 -464PC1 666.3 · PC2 -324.2PC1 1421 · PC2 44.37PC1 -180.9 · PC2 -358.2PC1 -380.8 · PC2 -296.4PC1 54.82 · PC2 -521.1PC1 -571 · PC2 -426.3PC1 -342.8 · PC2 -355.8PC1 1605 · PC2 220.5PC1 405 · PC2 -357.3PC1 185.4 · PC2 -407.4PC1 477.1 · PC2 -505.9PC1 1295 · PC2 -63.69PC1 318.9 · PC2 -421.6PC1 432.8 · PC2 -353.2PC1 -1411 · PC2 76.22PC1 -729.9 · PC2 -291.6PC1 411.8 · PC2 -381.5PC1 -1343 · PC2 66.2PC1 -1478 · PC2 222PC1 -1118 · PC2 -145.4PC1 -1119 · PC2 -215PC1 -1322 · PC2 -40.65PC1 1003 · PC2 -278PC1 -837.1 · PC2 -164.6PC1 -1073 · PC2 -128.2PC1 -566.7 · PC2 -429.3PC1 345.8 · PC2 -398.2PC1 -862.6 · PC2 41.23PC1 -271.4 · PC2 49.1PC1 -583.8 · PC2 -299.2PC1 153.1 · PC2 -419.7PC1 1136 · PC2 -163PC1 -731.3 · PC2 -216PC1 -867.9 · PC2 -151.2PC1 -399.1 · PC2 -414.5PC1 -696.4 · PC2 -364.3PC1 -749.4 · PC2 -255.5PC1 1407 · PC2 36.91PC1 -114.3 · PC2 -368.4PC1 -395.4 · PC2 -359.2PC1 249.3 · PC2 -527.4PC1 1098 · PC2 -190.5PC1 -185 · PC2 -342.3PC1 59.97 · PC2 -305.2PC1 1391 · PC2 420.3PC1 -2218 · PC2 1077PC1 1424 · PC2 385.4PC1 -2259 · PC2 1273PC1 1409 · PC2 406PC1 -2369 · PC2 1207PC1 -1492 · PC2 401.8PC1 -1659 · PC2 797.9PC1 -553.8 · PC2 -35.95PC1 -1625 · PC2 850.7PC1 1335 · PC2 -16.88PC1 -1969 · PC2 636.7PC1 -2135 · PC2 871.4PC1 -715.5 · PC2 608.8PC1 -1775 · PC2 990.9PC1 279.6 · PC2 -334.8PC1 -1882 · PC2 597.4PC1 -1950 · PC2 988.2PC1 -965.2 · PC2 393.3PC1 -1982 · PC2 1138PC1 1047 · PC2 -184.1PC1 1095 · PC2 168.7PC1 -202.4 · PC2 58.78PC1 865.2 · PC2 -147.2PC1 498.7 · PC2 160.2PC1 761.1 · PC2 1143PC1 -15.06 · PC2 -552.3PC1 1335 · PC2 313.4PC1 527.9 · PC2 474.6PC1 1466 · PC2 450.3PC1 1149 · PC2 493.8PC1 1038 · PC2 377.9PC1 1281 · PC2 333.3PC1 1421 · PC2 495.5PC1 33.32 · PC2 1409PC1 -817.8 · PC2 -320.6PC1 -1494 · PC2 233.3PC1 -862.7 · PC2 -167.7PC1 514.9 · PC2 494.9PC1 -1166 · PC2 55.92PC1 -377 · PC2 580.7PC1 1377 · PC2 316.7PC1 1301 · PC2 404.9PC1 1053 · PC2 477.4PC1 -96.72 · PC2 555.5PC1 963.5 · PC2 1068PC1 474.6 · PC2 1390PC1 -362.9 · PC2 -412.7PC1 1230 · PC2 348.5PC1 101.9 · PC2 509.1PC1 1393 · PC2 455.9PC1 1157 · PC2 478.8PC1 1093 · PC2 380.1PC1 903.4 · PC2 409.9PC1 1261 · PC2 707.3PC1 -220.7 · PC2 -406.2PC1 970.4 · PC2 -113.6PC1 959.4 · PC2 -161.8PC1 231.9 · PC2 -600.3PC1 -1202 · PC2 -7.283PC1 7.724 · PC2 -69.96PC1 -191.8 · PC2 -293.6PC1 -873.5 · PC2 -357.8PC1 -736.2 · PC2 -255.8PC1 489.7 · PC2 -218.4PC1 465.6 · PC2 -308.4PC1 -248.9 · PC2 -627.2PC1 1399 · PC2 272.2PC1 80.42 · PC2 -163.6PC1 169.8 · PC2 -293.1PC1 1087 · PC2 323.7PC1 328.7 · PC2 234.4PC1 -373 · PC2 39.91PC1 -689.9 · PC2 -147.8PC1 -175.4 · PC2 328PC1 987 · PC2 249.6PC1 -318.8 · PC2 -142.6PC1 -294.9 · PC2 -301.3PC1 630.9 · PC2 332.1PC1 963.7 · PC2 144.2PC1 1099 · PC2 12.79PC1 -773.3 · PC2 -393.6PC1 338.2 · PC2 -44.51PC1 -346.1 · PC2 -360.1PC1 787.1 · PC2 -85.81PC1 347 · PC2 51.96PC1 -244.8 · PC2 -149.1PC1 1489 · PC2 282.6PC1 496.9 · PC2 17.5PC1 330.3 · PC2 28.18PC1 555.2 · PC2 0.7241PC1 -37.36 · PC2 266PC1 -55.78 · PC2 -114.8PC1 -1231 · PC2 -75.65PC1 -111.9 · PC2 283.5PC1 -926.7 · PC2 43.85PC1 -1277 · PC2 -14.46PC1 59.64 · PC2 37.74PC1 -876.5 · PC2 -11.86PC1 -834.4 · PC2 129.6PC1 912.9 · PC2 282.5PC1 -907.1 · PC2 67.42PC1 -316.4 · PC2 28.61PC1 -88.29 · PC2 191.4PC1 398.1 · PC2 173.4PC1 666.4 · PC2 -90.93PC1 -1116 · PC2 -295.2PC1 -354.3 · PC2 -36.11PC1 -1005 · PC2 -189PC1 318.3 · PC2 -146.2PC1 -294.8 · PC2 8.787PC1 -707.3 · PC2 -83.72PC1 1293 · PC2 283.2PC1 -240.3 · PC2 -20.47PC1 -191.8 · PC2 38.62PC1 -29.11 · PC2 21.7PC1 1388 · PC2 261PC1 -92.94 · PC2 -452.5PC1 790.6 · PC2 377.4PC1 159.7 · PC2 105.9PC1 -344.4 · PC2 5.625PC1 3.794 · PC2 -307PC1 934.9 · PC2 272.3PC1 -577 · PC2 378.8PC1 -1152 · PC2 54.33PC1 134.4 · PC2 379PC1 -146.8 · PC2 299.7PC1 -1316 · PC2 172.2PC1 -863 · PC2 74.83PC1 1225 · PC2 241.8PC1 -671.9 · PC2 -316PC1 167.8 · PC2 364.3PC1 -302.2 · PC2 178.8PC1 -892.8 · PC2 47.09PC1 -504.9 · PC2 -234.4PC1 862.3 · PC2 -225.9PC1 803.8 · PC2 7.253PC1 473.2 · PC2 -69.68PC1 931.1 · PC2 35.71PC1 991.9 · PC2 -82.02PC1 195.1 · PC2 -52.19PC1 -45.29 · PC2 -86.89PC1 -940.8 · PC2 79.32PC1 -124.4 · PC2 -37.73PC1 593.5 · PC2 -277.5PC1 744.4 · PC2 -144.2PC1 1451 · PC2 114PC1 1080 · PC2 -106PC1 749.9 · PC2 -130.8PC1 1325 · PC2 71.96PC1 -743.5 · PC2 602.8PC1 898.7 · PC2 -304.1PC1 453.2 · PC2 -371.8PC1 97.98 · PC2 -40.05PC1 754.9 · PC2 -41.43PC1 -304.7 · PC2 -253.3PC1 -391.8 · PC2 -295.9PC1 -73.88 · PC2 -128.6PC1 -229.5 · PC2 -178.8PC1 321.3 · PC2 24.32PC1 -93.19 · PC2 -168.7PC1 -593.5 · PC2 -52.15PC1 -871.4 · PC2 -49.28PC1 -1377 · PC2 114.4PC1 -21.83 · PC2 -141PC1 -169.6 · PC2 -324.6PC1 1.885 · PC2 -209.3PC1 100.1 · PC2 -141.3PC1 -290.1 · PC2 -83.4PC1 101.4 · PC2 -212.4PC1 118.7 · PC2 -178.5PC1 -636.3 · PC2 -27.42PC1 522.5 · PC2 -394.3PC1 -244.1 · PC2 336.8PC1 -121.5 · PC2 -286.9PC1 294.6 · PC2 -407.6PC1 -117.9 · PC2 -305.5PC1 -393.3 · PC2 35.63PC1 215.2 · PC2 -350.2PC1 480.6 · PC2 -348.9PC1 272.6 · PC2 -405.9PC1 332.2 · PC2 -278.1PC1 -700.7 · PC2 -94.42PC1 188.6 · PC2 8.712PC1 387.5 · PC2 -324.7PC1 378.8 · PC2 -87.08PC1 229.5 · PC2 -182.2PC1 657.8 · PC2 -43.93PC1 528.5 · PC2 -176.8PC1 -178.4 · PC2 -51.73PC1 -475.8 · PC2 -84.84PC1 -1209 · PC2 77.54PC1 -135.2 · PC2 -123.7PC1 256.7 · PC2 -352.7PC1 420.9 · PC2 -252.8PC1 1102 · PC2 -16.6PC1 526.9 · PC2 -215.8PC1 49.33 · PC2 -151.1PC1 1027 · PC2 -150.1PC1 -509.9 · PC2 520.9PC1 606.1 · PC2 -375.3PC1 686.8 · PC2 -293PC1 -502.3 · PC2 -39.99PC1 383.6 · PC2 -51.95PC1 412 · PC2 -232.2PC1 306.3 · PC2 -325.6PC1 934.8 · PC2 -88.86PC1 856.5 · PC2 -219.9PC1 -259.1 · PC2 131.9PC1 -369.1 · PC2 -2.193PC1 -449.5 · PC2 -158.1PC1 -408.6 · PC2 -191PC1 -30.28 · PC2 -167.5PC1 -147 · PC2 -296.6PC1 432.9 · PC2 -196PC1 383.6 · PC2 -298PC1 -142.8 · PC2 -395PC1 -710.9 · PC2 -558.6PC1 -262.6 · PC2 -505.5PC1 -973.8 · PC2 -439.1PC1 -982 · PC2 -369.8PC1 -772 · PC2 -459.9PC1 -887.9 · PC2 -478.4PC1 -530.1 · PC2 -408PC1 866.9 · PC2 153.1PC1 -43.22 · PC2 -515.6PC1 -448.3 · PC2 -510.1PC1 516.9 · PC2 -301.3PC1 -179.8 · PC2 -490.3PC1 1111 · PC2 -72.92PC1 1350 · PC2 33.28PC1 -983.7 · PC2 -180.2PC1 -1271 · PC2 -120.5PC1 -722.5 · PC2 -139.7PC1 -771.9 · PC2 -324.6PC1 507.1 · PC2 -347PC1 -963.4 · PC2 -151.8PC1 -114.3 · PC2 -234.7PC1 -1315 · PC2 -112.3PC1 -1262 · PC2 -80.56PC1 -1196 · PC2 -95.16PC1 -1295 · PC2 -91.17PC1 -715.8 · PC2 -221.1PC1 -1342 · PC2 -72.01PC1 -371.9 · PC2 146.8PC1 -1226 · PC2 -215.7PC1 -1273 · PC2 -166.8PC1 -788.6 · PC2 -96.41PC1 -1132 · PC2 -127.8PC1 -64.37 · PC2 -54.02PC1 -84.63 · PC2 -291.4PC1 263.2 · PC2 -339.1PC1 -605.9 · PC2 -310.4PC1 -1159 · PC2 -430.3PC1 -581.6 · PC2 -419.4PC1 -1258 · PC2 -342.5PC1 -1216 · PC2 -262.6PC1 -1132 · PC2 -314.7PC1 -1175 · PC2 -312.2PC1 -236.1 · PC2 -538.2PC1 -1023 · PC2 -314.1PC1 161 · PC2 104.2PC1 -665.3 · PC2 -488.3PC1 -952.1 · PC2 -383PC1 -223.4 · PC2 -371.9PC1 -752.5 · PC2 -416.2PC1 620.1 · PC2 -233.3PC1 997.4 · PC2 -164.3PC1 72.98 · PC2 -310.4PC1 1021 · PC2 -17.95PC1 -914.3 · PC2 -385.4PC1 -1052 · PC2 -341.8PC1 1632 · PC2 255.4PC1 457.2 · PC2 -454.7PC1 -1142 · PC2 316.2PC1 -107.9 · PC2 104.9PC1 -1167 · PC2 21.97PC1 110.2 · PC2 -195.4PC1 -1765 · PC2 263PC1 49.46 · PC2 -298.6PC1 -1532 · PC2 271PC1 1258 · PC2 -115.1PC1 -115.4 · PC2 -444.2PC1 -282.4 · PC2 -357.6PC1 -546.7 · PC2 -184.5PC1 -1467 · PC2 129.4PC1 -1105 · PC2 15.76PC1 -99.3 · PC2 170.5PC1 741.4 · PC2 67.03PC1 -478.2 · PC2 -217.2PC1 723.7 · PC2 -116.3PC1 -1302 · PC2 -104.3PC1 985.1 · PC2 -141.7PC1 -1352 · PC2 -125PC1 1539 · PC2 127.1PC1 328.7 · PC2 -508.5PC1 325.8 · PC2 -454.9PC1 243.5 · PC2 -409PC1 -1074 · PC2 -116.8PC1 -1161 · PC2 7.371PC1 1041 · PC2 457.4PC1 -628.4 · PC2 697.1PC1 1038 · PC2 929.4PC1 1331 · PC2 245.5PC1 -995.1 · PC2 258.4PC1 -581.3 · PC2 -69.4PC1 1251 · PC2 398.4PC1 982.1 · PC2 478.5PC1 1333 · PC2 433.7PC1 911.6 · PC2 497.3PC1 1196 · PC2 177.9PC1 -618.7 · PC2 665.3PC1 130.8 · PC2 1159PC1 1416 · PC2 210.5PC1 -1985 · PC2 968.2PC1 -1803 · PC2 832.6PC1 1286 · PC2 350.6PC1 824.5 · PC2 841.5PC1 1376 · PC2 468.4PC1 1250 · PC2 386.4PC1 1282 · PC2 471.8PC1 -609.9 · PC2 662PC1 786 · PC2 1110PC1 1353 · PC2 265.8PC1 -1536 · PC2 656PC1 -1306 · PC2 385.9PC1 1163 · PC2 389.9PC1 915.8 · PC2 561.8PC1 1351 · PC2 387.6PC1 959.4 · PC2 479.2PC1 -402 · PC2 -184.7PC1 -1241 · PC2 228.9PC1 -863.2 · PC2 -28.31PC1 (70.3%)PC2 (11.7%)402 scores
PCA explained variance0%25%50%75%100%PC1: 70.3% (cumulative 70.3%)1PC2: 11.7% (cumulative 81.9%)2PC3: 5.4% (cumulative 87.4%)3PC4: 4.2% (cumulative 91.5%)4PC5: 1.9% (cumulative 93.4%)5PC6: 1.5% (cumulative 95.0%)6PC7: 0.9% (cumulative 95.9%)7PC8: 0.6% (cumulative 96.5%)8PC9: 0.5% (cumulative 97.0%)9PC10: 0.4% (cumulative 97.4%)10cumulative explained variancePC variancecumulativeprincipal component · cumulative (dashed)

Metric interpretation reference

Metric catalog 29
FamilleMétriqueCe qu’elle détecteForte valeur =Faible valeur =Causes typiquesCalcul / score
Intégrité des donnéesNaN ratioDonnées manquantesSpectre corrompuSpectre completErreur acquisition/exportcount(isnan(X)) / X.sizealert = min(1, nan_ratio / 0.05)
Intégrité des donnéesInf countValeurs infiniesCorruptionNormalCalculs invalidescount(isinf(X))alert = min(1, inf_count / 1)
Intégrité des donnéesZero ratioColonnes ou cellules nullesSpectre tronquéNormalExport, saturationcount(X == 0) / count(finite X)alert = min(1, zero_ratio / 0.05)
Amplitude globaleMean reflectanceNiveau moyenTrop clair / fond visibleTrop sombreFond, géométriemean(X finite)alert reuses baseline/shape drift because absolute reflectance ranges are technology-dependent
Amplitude globaleArea under curveIntensité globaleDifférence d'éclairementNormalDistance sondetrapezoid(mean_spectrum, spectral_axis)alert reuses baseline/shape drift because area scale depends on axis and units
Amplitude globalePeak-to-peak (PTP)DynamiqueVariabilité forteSpectre platSaturationmax(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globaleVarianceVariabilité spectraleNormal ou hétérogèneSpectre platMauvais contactvar(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
BruitNoise RMSBruit haute fréquenceBruitéStableLampe, détecteurmedian MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
BruitSNRQualité signalBon signalMauvais signalAcquisitionmean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
BruitBandwise SNRBruit localiséZone fiableZone problématiqueDétecteurmin(abs(mean_spectrum) / local second-derivative noise)alert decreases with worst-band SNR dB; >=35 dB is treated as low alert
Artefacts locauxSpike countPics étroitsArtefactsSpectre propreCosmic rays, splicecount robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxSpike rateDensité de picsSpectre suspectNormalInterpolationspike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locauxJump countDiscontinuitésRaccord détecteurContinuSplicecount robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxJump rateFréquence de sautsProblème spectralNormalCalibrationjump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locauxClip fractionSaturationClippingNormalDétecteur saturéfraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectraleBaseline slopePente globaleDériveStableÉclairementlinear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectraleCurvature RMSCourbureForme inhabituelleLisseFond, splicemedian RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectraleD1 RMSVariabilité localeSpectre structuréPlatBiologie ou artefactmedian RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariésPCA Q (SPE)Non expliqué par PCASpectre atypiqueConformeArtefact, mélangep95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariésHotelling T²Extrême dans PCAExtrême mais cohérentCentralVariabilité naturellep95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariésMahalanobis HDistance au nuageOutlier globalPopulation normaleDomaine différentp95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référenceRMS to mean spectrumDistance moyenneSpectre différentTypiqueDomain shiftp95 RMS distance to dataset mean spectrumalert = RMS_p95 / signal_scale, saturated at 25%
Comparaison à référenceSpectral Angle Mapper (SAM)Différence de formeForme différenteSimilaireFond, géométriep95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
RépétabilitéRMS intra-IDReproductibilitéMauvaise répétabilitéStablePositionnementmedian RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
RépétabilitéSAM intra-IDVariation de formeInstableStableAcquisitionmedian SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
RépétabilitéCV intra-IDVariabilité interneMauvais contrôleStableOpérateurmedian within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du datasetPCA score densityClustersSous-populationsHomogèneLots différents1 / median kNN distance in PCA score spacealert follows density_cv/profile structure complexity, not raw density alone
Structure du datasetLocal Outlier Factor (LOF)Anomalie localeSpectre isoléPopulation normaleCas raresp95 approximate LOF from PCA-score kNN distancesalert = min(1, max(0, LOF_p95 - 1) / 2)
Structure du datasetIsolation Forest scoreAnomalie globaleSpectre atypiqueNormalDiverses causesp95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent
Technology-specific extensions
TechnologieAdaptations / métriquesAnomalies cibléesCommentaire pratique
UV-Vis 300-1000 nmBaseline, pente globale, dérive aux bords 300-350 et 900-1000; métriques par zonesLumière parasite, mauvais blanc, saturation, faible signal aux extrémitésLes bords sont souvent instables; calculer aussi des scores edge/middle.
UV-Vis 300-1000 nmSaturation / clipping proche absorbance max ou réflectance maxSignal écrêtéTrès important si absorption forte.
UV-Vis 300-1000 nmRed-edge, position de maximum, ratios de bandes si végétalDécalage biologique ou artefact optiqueAide à distinguer changement réel et problème d'acquisition.
UV-Vis 300-1000 nmSmoothness / roughness indexBruit haute fréquenceSouvent plus informatif que le SNR seul.
MIR / ATR-FTIRATR contact quality index: intensité globale, aire totale, profondeur des bandes clésMauvais contact cristal-échantillonCrucial: beaucoup d'anomalies viennent du contact ATR.
MIR / ATR-FTIRCO2 / H2O atmospheric bandsMauvaise correction atmosphériquePics parasites fréquents.
MIR / ATR-FTIRBaseline curvature / rubber-band residualDiffusion, contact, dérive baselineTrès utile avant PCA.
MIR / ATR-FTIRPeak position shiftMauvais alignement spectral / calibrationImportant en FTIR car de petits shifts comptent.
MIR / ATR-FTIRBand area ratios sur bandes connuesSpectre chimiquement incohérentÀ adapter par matrice: polysaccharides, protéines, lipides, etc.
HS-MSTotal Ion Current (TIC), Base Peak Intensity (BPI)Injection faible, ionisation instableÉquivalent MS du niveau global spectral.
HS-MSNombre de pics détectésSpectre pauvre ou trop bruitéTrop peu = mauvais signal; trop = bruit/contamination.
HS-MSMass accuracy / m/z driftProblème calibration masseFondamental en HRMS.
HS-MSRetention time drift si LC/GC-MSDérive chromatographiqueÀ suivre sur standards/QC pools.
HS-MSBlank contamination scoreContaminants / carry-overComparer échantillons vs blancs.
HS-MSInternal standard CVVariabilité instrumentaleTrès robuste si standards disponibles.
HS-MSMissingness par featureInstabilité de détectionCrucial pour filtrer les variables.
Avec répétitionsRMS intra-échantillonRépétabilité globaleApplicable à toutes les technologies.
Avec répétitionsSAM / corrélation intra-échantillonRépétabilité de formeTrès utile pour spectres.
Avec répétitionsCV intra-échantillon par bande / featureRépétabilité localeDétecte les zones instables.
Avec répétitionsICC ou variance componentsPart variance échantillon vs techniqueTrès utile si plusieurs répétitions par sample.
Avec répétitionsDistance au centroïde intra-IDRépétition aberrantePermet de flagger la mauvaise répétition plutôt que le sample entier.
Bug-hunting / supervised audits
Famille de bug potentielMéthodes à ajouterCe que ça détecteÉtat dans l’explorateur
Shift spectral globalCorrélation spectre moyen inter-dataset, DTW, cross-correlation, comparaison positions de picsDécalage en longueur d'onde, mauvais alignement, interpolation différentePartiellement calculé: cross-correlation lag et dispersion des positions de pics vs spectre moyen.
Baseline / offset / gainRégression chaque spectre vs spectre moyen: x = a + b ref + residual; suivi de a, b, RMS résiduelOffset additif, effet multiplicatif, dérive de baselineCalculé dans reference.affine_*.
Mélange de lignes / mauvais appariement X-M-YVérification index, hash des lignes, duplication ID, distance spectrale intra-ID, labels incohérentsLignes mélangées, metadata mal alignées, Y attribué au mauvais spectrePartiellement couvert par répétabilité intra-ID; checks index/hash à ajouter au pipeline canonical.
Fuite d'information / répétitions mal splitéesGroupKFold par sample_id vs StratifiedKFold random; audit des partitions par sample_idPerformance artificiellement bonne due aux répétitionsNécessite splits et benchmark modèle; non calculé par la carte descriptive.
Label bugsÉchantillons proches en X mais Y différents, confident learning, erreurs systématiques FP/FNY inversés, erreurs de saisie, classes ambiguësNécessite Y et/ou modèle; recommandé pour l'explorateur supervisé.
Sous-domaines cachésPCA/UMAP/t-SNE + clustering non supervisé + association avec dataset/Y/date/operatorLots, campagnes, sondes, backgrounds non renseignésPartiellement calculé par structure PCA/LOF; UMAP/t-SNE hors carte statique.
Artefacts localisés inconnusCarte wavelength x dataset: différence moyenne, différence variance, KS par longueur d'ondeRégions spectrales anormales non anticipéesÀ calculer au niveau banque quand plusieurs datasets partagent un axe spectral.
Ruptures instrumentalesDiscontinuités dans dérivées, changepoint detectionSplice, raccord détecteur, saut local non prévuCalculé par jump/spike rates; changepoint plus avancé à ajouter.
Mélange / contamination spectraleNMF / unmixing / reconstruction par convex hullComposante externe: fond, plastique, solNon calculé automatiquement; nécessite hypothèses de composants ou grande bibliothèque.
Features instables mais prédictivesImportance modèle vs instabilité QC par variableModèle qui apprend un artefact plutôt qu'un signal biologiqueNécessite modèle supervisé; recommandé pour rapports de benchmark.

Variables

Targets 4

material_name

target · categorical
material_name classesQuartz SiO_2Quartz SiO_2: 55Calcite CaCO_3Calcite CaCO_3: 33Dolomite CaMg(CO_3)_2Dolomite CaMg(CO_3)_2: 22Fluorite CaF_2Fluorite CaF_2: 22Hematite alpha Fe_2O_3Hematite alpha Fe_2O_3: 22ChloriteChlorite: 22Lepidolite K(Li,Al)3(Si,Al)_4…Lepidolite K(Li,Al)3(Si,Al)_4O_10(F,OH)_2: 22Vermiculite (Mg,Fe^2+,Al)_3(A…Vermiculite (Mg,Fe^2+,Al)_3(Al,Si)_4O_10(OH)_2.4H_2O: 22Nontronite Na_0.33Fe_2^3+(Si,…Nontronite Na_0.33Fe_2^3+(Si,Al)_4O_10(OH)_2.H_2O: 22Kaolinite Al_2Si_2O_5(OH)_4Kaolinite Al_2Si_2O_5(OH)_4: 22+10 more+10 more: 1313
n / missing150 / 0
Classes133
Balance (entropy)0.99
Imbalance ratio5
Top classQuartz SiO_2 (5)

class_label

target · categorical
class_label classesSilicateSilicate: 7878CarbonateCarbonate: 1515SulfateSulfate: 1313OxideOxide: 1212SulfideSulfide: 1010BorateBorate: 66HalideHalide: 55PhosphatePhosphate: 44ArsenateArsenate: 22ElementElement: 22+2 more+2 more: 33
n / missing150 / 0
Classes12
Balance (entropy)0.69
Imbalance ratio78
Top classSilicate (78)

subclass

target · categorical
subclass classesPhyllosilicatePhyllosilicate: 2929TectosilicateTectosilicate: 2121InosilicateInosilicate: 1313NesosilicateNesosilicate: 77CyclosilicateCyclosilicate: 44SorosilicateSorosilicate: 44nonenone: 11
n / missing150 / 71
Classes7
Balance (entropy)0.82
Imbalance ratio29
Top classPhyllosilicate (29)

particle_size

target · categorical
particle_size classesCoarseCoarse: 122122FineFine: 2828
n / missing150 / 0
Classes2
Balance (entropy)0.69
Imbalance ratio4
Top classCoarse (122)

Metadata 4

ecostress_resource_id

metadata · categorical
n / missing150 / 0
Classes150
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classmineral.arsenate.none.coarse.tir.a-1a.jpl.nicolet.spectrum (1)

location

metadata · categorical
location classesUSA, California, Kern County,…USA, California, Kern County, Boron: 55Brazil, Minas GeraisBrazil, Minas Gerais: 33USA, CaliforniaUSA, California: 33USA, Utah, Tooele County, Gol…USA, Utah, Tooele County, Gold Hill: 22USA, California, San Bernadin…USA, California, San Bernadino County, Near Valley Wells: 22United Kingdom, EnglandUnited Kingdom, England: 22USA, ColoradoUSA, Colorado: 22Mexico, ChihuahuaMexico, Chihuahua: 22USA, South DakotaUSA, South Dakota: 22India, Maharashtra, PoonaIndia, Maharashtra, Poona: 22+10 more+10 more: 1212
n / missing150 / 24
Classes109
Balance (entropy)0.99
Imbalance ratio5
Top classUSA, California, Kern County, Boron (5)

sample_description

metadata · categorical
n / missing150 / 0
Classes150
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classParticle size was 125-500um.Collected by JPL Original ASTER Spectral Library name was jpl.nicolet.mineral.arsenate.none.coarse.a01a.spectrum.txt (1)

notes

metadata · categorical
n / missing150 / 0
Classes150
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classmineral.arsenate.none.coarse.tir.a-1a.jpl.nicolet.ancillary.txt (1)
Constant metadata 14
  • categorymineral
  • material_typeMineral
  • instrumentjpl.nicolet
  • acquisition_modeHemispherical reflectance
  • signal_typeReflectance (percent)
  • axis_unitWavelength (micrometers)
  • axis_min2
  • axis_max15.39
  • n_points_original2,256
  • publication_doi10.1016/j.rse.2019.05.015
  • citationMeerdink et al. 2019, Baldridge et al. 2009
  • licenseCopyright California Institute of Technology / JPL, all rights reserved
  • rights_statusmanual_review_needed
  • usage_scopeprivate_use_only

9 variable(s) omitted (no recorded values).

Alignment

Alignment levelobservation
Sample id availableyes
Samples150
Observations (total)402
Reps per samplemin 1 · mean 2.68 · max 3

Provenance & citation

ContributorECOSTRESS Spectral Library
Origin · url [open]https://speclib.jpl.nasa.gov/download
Origin · url [open]https://speclib.jpl.nasa.gov/
Origin · script [manual]source_to_standard.py — standardization script (maintainer-only)
Publication10.1016/j.rse.2019.05.015 — The ECOSTRESS spectral library version 1.0
Publication10.1016/j.rse.2008.11.007 — The ASTER Spectral Library Version 2.0

Governance & integrity

Tierprivate
LicenseLicenseRef-not-cleared
Permitted useResearch and benchmarking; private use only.
Access policyManual download / private-use-only per source.
RedistributionOfficial ECOSTRESS page requests citation and states copyright/all rights reserved; converted matrices are private/internal until redistribution rights are clarified.
Content version1.0.0
Schema / protocol2.0
Content hashbd9c52b2bf68f612…
Processing hasha664ab99584084fd…
Metadata hash187b646571654167…

Load this dataset

# pip install nirs4all-datasets
from nirs4all_datasets import get

# private dataset — export requires a Dataverse token
ds = get("ecostress_mineral_tir_2256points", token="…")
X, y = ds.x(), ds.y()
print(X.shape, y.shape)

Metadata downloads are available for public datasets only. The dataset bytes are never served here — fetch them from the origin / DOI above.