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Private

ECOSTRESS mineral vswir axis 158dfad5

ecostress · other

ECOSTRESS mineral vswir axis 158dfad5. 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.
160
samples
826
wavelengths
1
sources
4
targets
27
metadata
other
family

Dataset property explorer

Mean profile risk0.63
Highest axisArtefacts locaux · 1.00
Diagnostics8
Sources profiled1
ECOSTRESS mineral vswir axis 158dfad5 property profile0.250.50.751integritynoiseartefactsbaselinePCA outliersreferencerepeatabilitystructureECOSTRESS mineral vswir axis 158dfad5 profileintegrity: 0.00noise: 0.02artefacts: 1.00baseline: 0.32PCA outliers: 0.94reference: 1.00repeatability: 0.94structure: 0.85ECOSTRESS miner…0 center · 1 outer ring · outward = stronger anomaly / heterogeneity signal

Profile axes

Intégrité0.00
Artefacts locaux1.00
Bruit0.02
Outliers PCA0.94
Distance à la référence1.00
Répétabilité0.94
Baseline / forme0.32
Structure multi-régimes0.85
Diagnostic hypotheses00.250.50.751hypothesis scoreMauvaise répétabilité d'acqui…Mauvaise répétabilité d'acquisition: 0.790.79Splice / raccord détecteursSplice / raccord détecteurs: 0.770.77Dataset multi-régimesDataset multi-régimes: 0.710.71Signature VERA25-likeSignature VERA25-like: 0.710.71Différence de sonde / géométr…Différence de sonde / géométrie: 0.680.68Erreur interpolation / réécha…Erreur interpolation / rééchantillonnage: 0.600.60Erreur calibration / référenc…Erreur calibration / référence blanche: 0.580.58Mélange feuille + fondMélange feuille + fond: 0.560.56
DiagnosticScoreForceSignauxInterprétation probable
Mauvaise répétabilité d'acquisitionX0.79forteBruit/artefacts variables 1.00, RMS/SAM intra-ID 0.94Positionnement, opérateur ou protocole instable; investiguer les répétitions intra-ID.
Splice / raccord détecteursX0.77forteJump rate 1.00, RMS/SAM référence 1.00, SNR non dégradé 1.00Rupture aux jonctions de détecteurs, calibration locale ou sonde différente.
Dataset multi-régimesX0.71moyenneRMS/SAM référence 1.00, PCA Q 0.94, Répétabilité 0.94Mélange de campagnes, opérateurs, lots, setups ou sous-populations spectrales.
Signature VERA25-likeX0.71moyenneJump rate 1.00, RMS/SAM référence 1.00, PCA Q 0.94Combinaison possible changement de sonde + splice, amplifiée par géométrie, fond ou calibration.
Différence de sonde / géométrieX0.68moyenneRMS/SAM référence 1.00, PCA Q 0.94, Répétabilité 0.94Modification de l'illumination, collecte, angle ou distance sonde-échantillon.
Erreur interpolation / rééchantillonnageX0.60moyenneJump rate 1.00, SNR normal/élevé 1.00, Noise RMS faible 0.98Artefacts numériques ou traitement spectral incorrect.
Erreur calibration / référence blancheX0.58moyenneRMS/SAM référence 1.00, artefacts locaux 1.00, PCA Q 0.94Décalage systématique entre campagnes, instruments ou référence blanche.
Mélange feuille + fondX0.56moyenneRMS/SAM référence 1.00, PCA Q 0.94, Répétabilité 0.94Couverture partielle du spot; contribution du fond ou du support.

Spectral sources

mineral vswir

X · other · source instruments vary by sample
mineral vswir spectra02550751000123q05-q95 envelopeq25-q75 envelopemedian spectrummedianq25–q75q05–q95wavelength / none0.4none — median 44.47 (q25–q75 10.28–70.91)0.406none — median 45.19 (q25–q75 10.65–71.65)0.412none — median 45.8 (q25–q75 10.86–72.24)0.418none — median 46.7 (q25–q75 11.34–72.36)0.424none — median 47.71 (q25–q75 11.83–72.84)0.43none — median 48.67 (q25–q75 12.21–73.08)0.436none — median 49.58 (q25–q75 12.68–73.85)0.442none — median 50.01 (q25–q75 12.98–74.23)0.447none — median 50.86 (q25–q75 13.48–74.58)0.453none — median 52.3 (q25–q75 13.95–75.16)0.459none — median 53.83 (q25–q75 13.99–75.57)0.465none — median 54.83 (q25–q75 14.64–75.69)0.471none — median 55.88 (q25–q75 14.81–76.27)0.477none — median 56.39 (q25–q75 15.18–76.6)0.483none — median 56.41 (q25–q75 15.98–76.99)0.489none — median 57.11 (q25–q75 16.58–76.99)0.495none — median 57.38 (q25–q75 17.12–77.4)0.501none — median 57.48 (q25–q75 17.62–77.54)0.507none — median 58.19 (q25–q75 17.45–77.78)0.513none — median 58.7 (q25–q75 18.22–78.12)0.519none — median 59.16 (q25–q75 18.85–78.38)0.525none — median 59.82 (q25–q75 19.62–78.68)0.531none — median 59.71 (q25–q75 20.57–79.03)0.537none — median 59.94 (q25–q75 21.06–79.15)0.542none — median 60.32 (q25–q75 21.24–79.28)0.548none — median 60.5 (q25–q75 22.06–79.49)0.554none — median 60.79 (q25–q75 21.89–79.83)0.56none — median 60.82 (q25–q75 23.05–80.12)0.566none — median 61.03 (q25–q75 22.08–80.81)0.572none — median 61.05 (q25–q75 22.16–80.75)0.578none — median 61.03 (q25–q75 22.97–80.84)0.584none — median 61.05 (q25–q75 23.56–80.81)0.59none — median 61.15 (q25–q75 24.37–81.11)0.596none — median 62.39 (q25–q75 24.74–81.23)0.602none — median 62.19 (q25–q75 25.18–81.48)0.608none — median 62.75 (q25–q75 25.08–81.51)0.614none — median 62.58 (q25–q75 24.86–81.42)0.62none — median 63.25 (q25–q75 24.79–81.44)0.626none — median 63.42 (q25–q75 24.68–81.73)0.631none — median 63.75 (q25–q75 24.24–81.76)0.637none — median 63.91 (q25–q75 24.14–81.81)0.643none — median 64.11 (q25–q75 24.83–81.9)0.649none — median 64.32 (q25–q75 25.61–81.93)0.655none — median 65.16 (q25–q75 25.87–82.07)0.661none — median 65.28 (q25–q75 25.9–82.2)0.667none — median 65.29 (q25–q75 25.69–82.29)0.673none — median 65.26 (q25–q75 25.56–82.4)0.679none — median 65.27 (q25–q75 26.2–82.34)0.685none — median 65.4 (q25–q75 25.99–82.43)0.691none — median 66.25 (q25–q75 26.01–82.67)0.697none — median 66.59 (q25–q75 25.83–82.69)0.703none — median 66.94 (q25–q75 25.72–82.75)0.709none — median 67.03 (q25–q75 25.94–82.88)0.715none — median 67.26 (q25–q75 26.43–82.78)0.721none — median 67.54 (q25–q75 26.6–82.75)0.726none — median 67.84 (q25–q75 26.57–82.63)0.732none — median 67.71 (q25–q75 26.52–82.63)0.738none — median 67.84 (q25–q75 26.26–82.47)0.744none — median 67.81 (q25–q75 26.08–82.56)0.75none — median 67.85 (q25–q75 26.05–82.54)0.756none — median 67.62 (q25–q75 26.26–82.71)0.762none — median 67.65 (q25–q75 26.86–82.71)0.768none — median 67.48 (q25–q75 27.85–82.87)0.774none — median 67.17 (q25–q75 27.83–82.78)0.78none — median 67.21 (q25–q75 27.45–82.71)0.786none — median 67.03 (q25–q75 28.02–82.73)0.792none — median 67.29 (q25–q75 28.05–82.73)0.798none — median 67.21 (q25–q75 28.32–82.73)0.816none — median 67.56 (q25–q75 27.87–82.95)0.84none — median 67.49 (q25–q75 27.14–83.13)0.86none — median 67.42 (q25–q75 26.65–83.11)0.884none — median 67.61 (q25–q75 26.12–83.01)0.908none — median 68.24 (q25–q75 25.73–83.06)0.932none — median 68.03 (q25–q75 26.81–82.84)0.956none — median 67.78 (q25–q75 27.56–82.37)0.98none — median 67.59 (q25–q75 27.86–82.24)1.004none — median 67.04 (q25–q75 28.32–82.32)1.028none — median 67 (q25–q75 28.38–82.67)1.052none — median 67.23 (q25–q75 28.35–82.8)1.076none — median 67.98 (q25–q75 29.05–82.72)1.1none — median 68.46 (q25–q75 30.16–83.17)1.124none — median 68.93 (q25–q75 30.87–83.18)1.148none — median 69.36 (q25–q75 31.65–82.61)1.172none — median 69.12 (q25–q75 31.95–82.47)1.196none — median 69.28 (q25–q75 32.92–82.64)1.216none — median 69.63 (q25–q75 33.3–82.62)1.24none — median 70.01 (q25–q75 34.39–82.74)1.264none — median 69.88 (q25–q75 35.43–82.6)1.288none — median 70.14 (q25–q75 35.75–82.8)1.312none — median 70.24 (q25–q75 36.65–82.49)1.336none — median 69.94 (q25–q75 37.96–81.76)1.36none — median 69 (q25–q75 38.85–81.42)1.384none — median 65.49 (q25–q75 37.32–79.92)1.408none — median 61.98 (q25–q75 37.14–78.8)1.432none — median 62.48 (q25–q75 37.38–78.96)1.456none — median 63.29 (q25–q75 36.86–79.23)1.48none — median 63.56 (q25–q75 36.02–79.38)1.504none — median 65.3 (q25–q75 37.19–79.82)1.528none — median 66.18 (q25–q75 37.95–80.13)1.552none — median 66.8 (q25–q75 38.48–80.38)1.576none — median 67.33 (q25–q75 39.76–80.64)1.596none — median 68.07 (q25–q75 39.02–80.76)1.62none — median 68.03 (q25–q75 39.76–80.73)1.644none — median 68.49 (q25–q75 39.55–81.12)1.668none — median 68.64 (q25–q75 40.54–81.3)1.692none — median 68.58 (q25–q75 40.68–81.34)1.716none — median 67.97 (q25–q75 40.67–81.07)1.74none — median 67.26 (q25–q75 40.78–80.44)1.764none — median 67.36 (q25–q75 40.92–80.26)1.788none — median 67.63 (q25–q75 42.26–80.16)1.812none — median 67.04 (q25–q75 42.23–80.19)1.836none — median 66.39 (q25–q75 41.81–79.82)1.86none — median 65.39 (q25–q75 41.73–79.21)1.884none — median 61.04 (q25–q75 37.02–78.13)1.908none — median 57.7 (q25–q75 31.14–76.7)1.932none — median 58.23 (q25–q75 31.58–76.39)1.952none — median 57.28 (q25–q75 31.61–76.62)1.976none — median 58.35 (q25–q75 31.8–77.17)2none — median 58.99 (q25–q75 33.33–77.23)2.024none — median 60.22 (q25–q75 34.53–77.81)2.048none — median 61.32 (q25–q75 36.7–78)2.072none — median 61.71 (q25–q75 36.57–78.12)2.096none — median 61.4 (q25–q75 35.47–77.76)2.12none — median 61.35 (q25–q75 34.6–77.72)2.144none — median 59.91 (q25–q75 34.87–76.94)2.168none — median 58.24 (q25–q75 34.59–75.97)2.192none — median 57.02 (q25–q75 32.99–75.29)2.216none — median 56.77 (q25–q75 34.16–74.75)2.24none — median 55.82 (q25–q75 31.66–74.4)2.264none — median 55.34 (q25–q75 31.57–72.94)2.288none — median 52.89 (q25–q75 30.07–71.78)2.312none — median 52.3 (q25–q75 27.96–71.33)2.332none — median 52.26 (q25–q75 26.92–71.16)2.356none — median 51.41 (q25–q75 26.33–71.46)2.38none — median 51.01 (q25–q75 25.99–71.01)2.404none — median 50.57 (q25–q75 25.17–70.41)2.428none — median 49.9 (q25–q75 25–70.07)2.452none — median 48.6 (q25–q75 24.15–68.57)2.476none — median 46.84 (q25–q75 22.96–67.23)2.5none — median 45.97 (q25–q75 21.91–66.97)

Sampling

Wavelengths826
Axis range0.4–2.5 none
Mean spacing0.00255 none
Gridirregular
Observations430

Signal & quality

Value range1.29 – 99.6
Mean range42.4 – 59.4
Mean level54.12
Area115.6
PTP16.94
Noise RMS0.04994
SNR1.1e+03
SNR dB6e+01 dB
Dynamic range16.9
Smoothness0.1864
Saturated0.0%
X-outliers277

Integrity & artefacts

NaN ratio0.00%
Inf count0
Zero ratio0.00%
Spike count690
Spike rate0.19%
Jump count3,897
Jump rate1.10%
Clip fraction0.00%

Shape & reference

Baseline slope2.1144
Curvature RMS0.14638
D1 RMS0.21504
RMS to mean26.13
RMS p9546.519
SAM to mean0.16292
SAM p950.5708
Affine offset p95130.92
Affine gain p95 Δ2.3173
Affine residual p9523.973
Xcorr lag p9550

Outliers & repeatability

PCA Q p95/median7.5
Hotelling T2 p95/median3.6
Mahalanobis H p95/median1.9
Repeat groups135
RMS intra-ID5.0853
SAM intra-ID0.055841
CV intra-ID0.12817

Dimensionality (PCA)

Effective rank1.9
PCs → 95% var2
PCs → 99% var6
Top-10 cum. var99.7%
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%0.00faibleNormalExport, saturationcount(X == 0) / count(finite X)alert = min(1, zero_ratio / 0.05)
Amplitude globaleMean reflectanceamplitude.mean_reflectance54.1210.32faibleTrop sombreFond, géométriemean(X finite)alert reuses baseline/shape drift because absolute reflectance ranges are technology-dependent
Amplitude globaleArea under curveamplitude.area_under_curve115.60.32faibleNormalDistance 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_peak16.940.00faibleVariabilité forteSaturationmax(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globaleVarianceamplitude.variance863.370.00faibleNormal ou hétérogèneMauvais contactvar(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
BruitNoise RMSnoise.noise_rms0.049940.02faibleStableLampe, détecteurmedian MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
BruitSNRnoise.snr1083.70.00faibleBon signalAcquisitionmean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
BruitBandwise SNRnoise.bandwise_snr_min445.820.00faibleZone 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_count6900.19faibleSpectre propreCosmic rays, splicecount robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxSpike rateartefacts.spike_rate0.195%0.19faibleNormalInterpolationspike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locauxJump countartefacts.jump_count3,8971.00fortRaccord détecteurSplicecount robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxJump rateartefacts.jump_rate1.1%1.00fortProblème spectralCalibrationjump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locauxClip fractionartefacts.clip_fraction0.00113%0.00faibleNormalDétecteur saturéfraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectraleBaseline slopeshape.baseline_slope2.11440.08faibleStableÉclairementlinear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectraleCurvature RMSshape.curvature_rms0.146380.27faibleLisseFond, splicemedian RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectraleD1 RMSshape.d1_rms0.215040.08faiblePlatBiologie ou artefactmedian RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariésPCA Q (SPE)outliers.pca_q_ratio7.54660.94fortSpectre atypiqueArtefact, mélangep95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariésHotelling T²outliers.hotelling_t2_ratio3.57060.45moyenExtrême mais cohérentVariabilité naturellep95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariésMahalanobis Houtliers.mahalanobis_h_ratio1.88950.47moyenOutlier globalDomaine différentp95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référenceRMS to mean spectrumreference.rms_to_mean_spectrum_p9546.5191.00fortSpectre 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_p950.57081.00fortForme différenteFond, géométriep95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
RépétabilitéRMS intra-IDrepeatability.rms_intra_id5.08530.94fortMauvaise répétabilitéPositionnementmedian RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
RépétabilitéSAM intra-IDrepeatability.sam_intra_id0.0558410.37faibleStableAcquisitionmedian SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
RépétabilitéCV intra-IDrepeatability.cv_intra_id0.128170.51moyenMauvais contrôleOpérateurmedian within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du datasetPCA score densitystructure.pca_score_density0.0153260.85fortSous-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_p952.53540.77fortSpectre 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_p950.58250.85fortSpectre atypiqueDiverses causesp95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent
X PCA score plot-2,000-1,00001,0002,000-1,000-50005001,0001,500PC1 -284.2 · PC2 -259.8PC1 883.7 · PC2 278.6PC1 -967.2 · PC2 -233.4PC1 -259.7 · PC2 30.45PC1 -648.8 · PC2 -271.6PC1 568.3 · PC2 208.9PC1 -268.9 · PC2 869.6PC1 -689.9 · PC2 563.9PC1 -205.7 · PC2 972.9PC1 -529.7 · PC2 780.5PC1 -664.7 · PC2 583PC1 -440.6 · PC2 935.6PC1 -929.3 · PC2 370.5PC1 -907.1 · PC2 273.9PC1 -841.8 · PC2 437.2PC1 -825 · PC2 491.1PC1 -1101 · PC2 133.2PC1 -665.2 · PC2 513.1PC1 -609.5 · PC2 730.3PC1 -796.4 · PC2 462PC1 -519.3 · PC2 863.6PC1 -754.3 · PC2 609.9PC1 -429.6 · PC2 390.4PC1 -602 · PC2 655.3PC1 -715.1 · PC2 9.531PC1 -426.5 · PC2 198.9PC1 1203 · PC2 82.09PC1 -611.8 · PC2 -62.37PC1 -580.2 · PC2 -67.68PC1 -565.3 · PC2 -60.01PC1 -530.7 · PC2 -202.3PC1 -730.6 · PC2 26.97PC1 53.13 · PC2 669.6PC1 499.6 · PC2 -243.2PC1 -567.7 · PC2 58.78PC1 -611.5 · PC2 229.5PC1 1090 · PC2 113.9PC1 -261.1 · PC2 -69.38PC1 691.5 · PC2 -138.3PC1 -1067 · PC2 -149.8PC1 -934.3 · PC2 -63.16PC1 449.9 · PC2 -278.3PC1 -979.8 · PC2 -157PC1 -635.9 · PC2 -75.74PC1 -768.7 · PC2 -116.4PC1 -643.7 · PC2 -147.1PC1 -865.4 · PC2 -94.56PC1 -555.3 · PC2 396.9PC1 -173.9 · PC2 -345.7PC1 -855.6 · PC2 -84.8PC1 -872.3 · PC2 -31.44PC1 268.8 · PC2 -83.19PC1 -368.1 · PC2 -126.6PC1 327.4 · PC2 -123PC1 -913.7 · PC2 -74.47PC1 -718.3 · PC2 71.04PC1 989.3 · PC2 -81.17PC1 -899.9 · PC2 -99.18PC1 -834 · PC2 -107.8PC1 -624.5 · PC2 -86.55PC1 -609.1 · PC2 -192.9PC1 -775.2 · PC2 -28.37PC1 -213.4 · PC2 613.9PC1 210.2 · PC2 -337.8PC1 -757.1 · PC2 -20.13PC1 -738.9 · PC2 146PC1 897 · PC2 44.81PC1 -461.8 · PC2 -117.2PC1 529 · PC2 -207.2PC1 1421 · PC2 207.5PC1 -874.2 · PC2 -344.1PC1 1408 · PC2 205.6PC1 -829.5 · PC2 -271PC1 1438 · PC2 213.4PC1 -926 · PC2 -314PC1 -926.8 · PC2 -94.07PC1 -567.4 · PC2 -194.9PC1 -261 · PC2 -46.75PC1 -964.1 · PC2 -123.5PC1 1201 · PC2 20.49PC1 -1079 · PC2 -135.9PC1 -1036 · PC2 -167.5PC1 -79.31 · PC2 36.39PC1 -1005 · PC2 -127.2PC1 487.5 · PC2 -354.2PC1 -1041 · PC2 -122.6PC1 -830.5 · PC2 -196.3PC1 -429.7 · PC2 -66.49PC1 -1035 · PC2 -148.8PC1 1028 · PC2 -117.8PC1 -279.9 · PC2 436.9PC1 -964.8 · PC2 107.7PC1 547.2 · PC2 -413.3PC1 -787 · PC2 511PC1 -676 · PC2 284.9PC1 758.8 · PC2 479.7PC1 -1039 · PC2 118.7PC1 1297 · PC2 215.2PC1 1162 · PC2 72.09PC1 1405 · PC2 233.7PC1 1362 · PC2 178.7PC1 1265 · PC2 172.6PC1 1378 · PC2 200.9PC1 1389 · PC2 234.3PC1 -50.23 · PC2 561.9PC1 -1129 · PC2 -67.94PC1 -1126 · PC2 -97.7PC1 -1171 · PC2 36.94PC1 -959.6 · PC2 -25.9PC1 980.2 · PC2 -16.92PC1 321.1 · PC2 -818.1PC1 497.7 · PC2 -157.7PC1 1202 · PC2 203.4PC1 1414 · PC2 206.7PC1 1331 · PC2 115.5PC1 1191 · PC2 -112.5PC1 1197 · PC2 193.5PC1 424.4 · PC2 581.7PC1 -1003 · PC2 36.91PC1 1275 · PC2 191.1PC1 967.3 · PC2 -60.51PC1 1394 · PC2 224.3PC1 1371 · PC2 182PC1 1217 · PC2 146.7PC1 1327 · PC2 128.1PC1 1388 · PC2 232.9PC1 -145.1 · PC2 -294.3PC1 -266.6 · PC2 310.3PC1 -535.8 · PC2 367.5PC1 687.5 · PC2 -36.29PC1 -728.7 · PC2 -171.5PC1 -225.7 · PC2 56.85PC1 -728.2 · PC2 35.08PC1 -266.6 · PC2 -152.6PC1 -507.7 · PC2 -256.8PC1 -413.6 · PC2 194PC1 -726.7 · PC2 220.2PC1 255.8 · PC2 -64.22PC1 1455 · PC2 197.5PC1 -22.82 · PC2 61.71PC1 509.6 · PC2 -241.2PC1 1071 · PC2 309.9PC1 1210 · PC2 -91.4PC1 -50.76 · PC2 19.56PC1 -254.9 · PC2 -168.3PC1 170.3 · PC2 159.5PC1 1433 · PC2 105.9PC1 -250 · PC2 0.2823PC1 79.13 · PC2 -255.4PC1 742.3 · PC2 293PC1 914.2 · PC2 244.5PC1 1322 · PC2 17.05PC1 -523.3 · PC2 -151PC1 559.5 · PC2 37.02PC1 -449.5 · PC2 12.31PC1 1084 · PC2 -139.5PC1 849.4 · PC2 -212.9PC1 -490.5 · PC2 36.25PC1 1396 · PC2 216.3PC1 1300 · PC2 -106.9PC1 242 · PC2 76.31PC1 960.3 · PC2 -75.9PC1 262.1 · PC2 102.4PC1 801.7 · PC2 -358.4PC1 -673.7 · PC2 -132PC1 314.6 · PC2 -0.8427PC1 954.3 · PC2 -145.5PC1 -251.8 · PC2 -177.2PC1 -808.8 · PC2 -94.2PC1 457.4 · PC2 -188.2PC1 -246.6 · PC2 -232.3PC1 -348.4 · PC2 -9.27PC1 1044 · PC2 118.5PC1 661.1 · PC2 -605.5PC1 -271.7 · PC2 54.42PC1 471.6 · PC2 -45.72PC1 582.1 · PC2 194PC1 1208 · PC2 -119.1PC1 -714.4 · PC2 -154.4PC1 153.4 · PC2 -78.59PC1 -698.5 · PC2 -58.29PC1 813.8 · PC2 -300.9PC1 339.7 · PC2 -274.9PC1 -608.7 · PC2 -16.41PC1 1310 · PC2 179.7PC1 1121 · PC2 -382.4PC1 -80.38 · PC2 33.37PC1 533.3 · PC2 -185.1PC1 1385 · PC2 190.8PC1 -570.7 · PC2 -122.8PC1 946.2 · PC2 297.2PC1 145.1 · PC2 105.9PC1 -168.8 · PC2 -7.374PC1 -510.1 · PC2 -38.9PC1 375.7 · PC2 -301PC1 1136 · PC2 85.29PC1 -93.91 · PC2 10.48PC1 -762.6 · PC2 -119.7PC1 467.4 · PC2 82.28PC1 127.4 · PC2 75.76PC1 -790.1 · PC2 -127.1PC1 -670.1 · PC2 -85.97PC1 -173.6 · PC2 -313.2PC1 1315 · PC2 136.3PC1 -725.8 · PC2 -129.4PC1 572.3 · PC2 171.5PC1 -66.62 · PC2 27.93PC1 -541.3 · PC2 -81.34PC1 -595.5 · PC2 -77.37PC1 -22.94 · PC2 -355.1PC1 972.2 · PC2 -105.1PC1 1179 · PC2 -13.32PC1 861.5 · PC2 -120.5PC1 1191 · PC2 -10.62PC1 1183 · PC2 -31.76PC1 -262.4 · PC2 19.87PC1 -66.09 · PC2 -147.1PC1 -811.2 · PC2 -2.259PC1 11.95 · PC2 -74.22PC1 -305.5 · PC2 173.4PC1 882 · PC2 -82.99PC1 1388 · PC2 196.5PC1 175.1 · PC2 199.3PC1 -378 · PC2 314PC1 -375.5 · PC2 812.6PC1 887.7 · PC2 -308PC1 -370.9 · PC2 411.8PC1 483.2 · PC2 -211.8PC1 -394.1 · PC2 -40.76PC1 90.52 · PC2 162.6PC1 169.8 · PC2 -332.3PC1 64.37 · PC2 -391.2PC1 613.9 · PC2 -322.7PC1 148 · PC2 -276.4PC1 608.8 · PC2 -70.74PC1 558.1 · PC2 -354.6PC1 -496.7 · PC2 -53.93PC1 -636.1 · PC2 -90.22PC1 -845.3 · PC2 -48.99PC1 -147.3 · PC2 59.04PC1 -481.9 · PC2 -61.86PC1 213.5 · PC2 -231.9PC1 835.3 · PC2 -230.8PC1 -937.7 · PC2 28.73PC1 -814.5 · PC2 6.827PC1 -419.1 · PC2 -13.37PC1 -686.5 · PC2 0.536PC1 -744.5 · PC2 287.7PC1 1016 · PC2 -225.2PC1 -778.8 · PC2 107.6PC1 -807.6 · PC2 204.7PC1 -572 · PC2 -20.96PC1 -739.7 · PC2 -41.8PC1 -374.7 · PC2 43.4PC1 -544.7 · PC2 231.4PC1 -173.2 · PC2 -187.6PC1 264.7 · PC2 -187.2PC1 239.1 · PC2 -217.7PC1 -739.5 · PC2 -101.3PC1 192.7 · PC2 4.69PC1 702 · PC2 -278.7PC1 1040 · PC2 -194.3PC1 647.4 · PC2 -252.7PC1 1030 · PC2 -123.1PC1 1023 · PC2 -204.3PC1 -438.5 · PC2 -12.65PC1 -337.1 · PC2 -142.4PC1 -860.3 · PC2 -23.78PC1 -96.6 · PC2 -36.8PC1 -281.5 · PC2 25.43PC1 564 · PC2 -203.8PC1 1317 · PC2 54.68PC1 -239.1 · PC2 99.1PC1 -668.3 · PC2 158.6PC1 -585.5 · PC2 610.6PC1 919.1 · PC2 -283.8PC1 -621.8 · PC2 318.2PC1 558.1 · PC2 -147PC1 -612.2 · PC2 -89.59PC1 -9.67 · PC2 113.9PC1 923.8 · PC2 -248.8PC1 678.7 · PC2 -305.2PC1 -496.7 · PC2 574.6PC1 -12.22 · PC2 63.76PC1 458.1 · PC2 -303.8PC1 226.9 · PC2 -109PC1 94.22 · PC2 -185.7PC1 -962.8 · PC2 84.68PC1 -624.7 · PC2 -58.85PC1 -248 · PC2 -272.6PC1 506.4 · PC2 -284.9PC1 340.7 · PC2 -371PC1 -711.3 · PC2 383.7PC1 -376.9 · PC2 -5.153PC1 119.1 · PC2 -339.9PC1 159.6 · PC2 -318.7PC1 307.9 · PC2 -44.46PC1 -614.3 · PC2 -128.7PC1 -422.8 · PC2 7.424PC1 -303.7 · PC2 -209.5PC1 -804.7 · PC2 -131.3PC1 -274 · PC2 -381.6PC1 -651.3 · PC2 -123.1PC1 -870.7 · PC2 -113.1PC1 -246.1 · PC2 3.259PC1 -425.4 · PC2 52.15PC1 1151 · PC2 120.3PC1 -347.6 · PC2 -5.978PC1 -475.9 · PC2 -50.97PC1 253.8 · PC2 53.42PC1 -307.6 · PC2 -6.399PC1 -403.1 · PC2 558PC1 -252.5 · PC2 756.8PC1 -482.6 · PC2 -217.5PC1 -160.1 · PC2 -116.7PC1 -784.7 · PC2 -104.6PC1 -451.9 · PC2 -55.81PC1 -415.7 · PC2 -160.4PC1 -706.4 · PC2 279.9PC1 -751 · PC2 -110.6PC1 -596.7 · PC2 -158.4PC1 -686.5 · PC2 106PC1 -735.9 · PC2 -84.88PC1 -608.5 · PC2 -108.8PC1 -669.8 · PC2 -76.98PC1 -695.3 · PC2 -84.1PC1 -481.3 · PC2 -68.99PC1 -746.8 · PC2 -74.68PC1 138.2 · PC2 14.89PC1 -818 · PC2 -111.9PC1 -729 · PC2 -148.1PC1 -414.5 · PC2 -65.87PC1 -635.9 · PC2 -95.93PC1 -113.2 · PC2 42.86PC1 -711.2 · PC2 114.9PC1 -737.6 · PC2 221.9PC1 -140 · PC2 -309.8PC1 260.4 · PC2 -100.9PC1 -867 · PC2 -148.5PC1 -656.4 · PC2 -51.24PC1 -525.6 · PC2 -216.1PC1 -840.8 · PC2 -117PC1 -529.4 · PC2 -262.1PC1 -840.9 · PC2 -131.4PC1 -921.4 · PC2 -122.4PC1 -535.8 · PC2 -64.46PC1 -641.4 · PC2 -29.84PC1 705.6 · PC2 26.7PC1 -699.3 · PC2 -85.63PC1 -635.3 · PC2 -91.59PC1 -276.6 · PC2 -62.38PC1 -504.3 · PC2 -81.56PC1 -599.3 · PC2 366.6PC1 -547.7 · PC2 565.4PC1 872.2 · PC2 -41.33PC1 1065 · PC2 48.32PC1 -117.5 · PC2 -67.53PC1 -633.5 · PC2 715PC1 -986.7 · PC2 -108.1PC1 -146.4 · PC2 436PC1 -765.3 · PC2 -178.1PC1 -275.5 · PC2 1039PC1 417.6 · PC2 -371.8PC1 384 · PC2 -281.9PC1 318.4 · PC2 -332.5PC1 -469 · PC2 -157.9PC1 -870.6 · PC2 -72.71PC1 -212.8 · PC2 -257.8PC1 492.2 · PC2 -245.8PC1 -897 · PC2 -112.4PC1 -937.8 · PC2 281.7PC1 -1096 · PC2 -150.9PC1 -732.6 · PC2 53.66PC1 -904 · PC2 -130.5PC1 -638.6 · PC2 639.3PC1 -129.1 · PC2 -515.8PC1 -151.3 · PC2 -500PC1 -238.5 · PC2 -504.7PC1 -863 · PC2 -178.1PC1 -1035 · PC2 -98.11PC1 535 · PC2 -163.4PC1 997.8 · PC2 -66.05PC1 -539.6 · PC2 -125.9PC1 -702.5 · PC2 537.1PC1 -1047 · PC2 -136.5PC1 -459.5 · PC2 322.8PC1 -1026 · PC2 -180.8PC1 -438.2 · PC2 901.7PC1 395.2 · PC2 -432.5PC1 264.4 · PC2 -397PC1 230 · PC2 -445PC1 -672.5 · PC2 -168.9PC1 -993.7 · PC2 -109.9PC1 1233 · PC2 29.92PC1 631.2 · PC2 -193.8PC1 946 · PC2 120.8PC1 1130 · PC2 209.3PC1 16.65 · PC2 -589.5PC1 1263 · PC2 145.8PC1 1234 · PC2 182.3PC1 444.1 · PC2 -617.8PC1 1166 · PC2 217.7PC1 1360 · PC2 220.5PC1 1287 · PC2 119.3PC1 1272 · PC2 97.71PC1 880 · PC2 -307PC1 1315 · PC2 136.4PC1 190.7 · PC2 0.2898PC1 1294 · PC2 168.7PC1 -409.6 · PC2 -649PC1 1350 · PC2 169.6PC1 1192 · PC2 190.8PC1 233.5 · PC2 -796.1PC1 1220 · PC2 232PC1 1460 · PC2 219.4PC1 1334 · PC2 153PC1 1296 · PC2 40.87PC1 773.8 · PC2 -233.3PC1 673.8 · PC2 66.06PC1 1149 · PC2 208.8PC1 -175.1 · PC2 -605.1PC1 1194 · PC2 115.2PC1 1144 · PC2 171.5PC1 313.4 · PC2 -710.8PC1 1184 · PC2 220.2PC1 1361 · PC2 232.7PC1 1286 · PC2 121.7PC1 -11.31 · PC2 -212.8PC1 -543.9 · PC2 -215.4PC1 -237.9 · PC2 -278.8PC1 (84.3%)PC2 (10.7%)430 scores
PCA explained variance0%25%50%75%100%PC1: 84.3% (cumulative 84.3%)1PC2: 10.7% (cumulative 95.0%)2PC3: 2.2% (cumulative 97.2%)3PC4: 0.9% (cumulative 98.2%)4PC5: 0.7% (cumulative 98.9%)5PC6: 0.3% (cumulative 99.1%)6PC7: 0.2% (cumulative 99.3%)7PC8: 0.2% (cumulative 99.5%)8PC9: 0.1% (cumulative 99.6%)9PC10: 0.1% (cumulative 99.7%)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: 33Nontronite Na_0.33Fe_2^3+(Si,…Nontronite Na_0.33Fe_2^3+(Si,Al)_4O_10(OH)_2.H_2O: 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: 22Kaolinite Al_2Si_2O_5(OH)_4Kaolinite Al_2Si_2O_5(OH)_4: 22+10 more+10 more: 1313
n / missing160 / 0
Classes142
Balance (entropy)0.99
Imbalance ratio5
Top classQuartz SiO_2 (5)

class_label

target · categorical
class_label classesSilicateSilicate: 8484CarbonateCarbonate: 1515OxideOxide: 1313SulfateSulfate: 1313SulfideSulfide: 1212BorateBorate: 66HalideHalide: 55PhosphatePhosphate: 44HydroxideHydroxide: 33ArsenateArsenate: 22+2 more+2 more: 33
n / missing160 / 0
Classes12
Balance (entropy)0.68
Imbalance ratio84
Top classSilicate (84)

subclass

target · categorical
subclass classesPhyllosilicatePhyllosilicate: 3030TectosilicateTectosilicate: 2323InosilicateInosilicate: 1414NesosilicateNesosilicate: 88SorosilicateSorosilicate: 55CyclosilicateCyclosilicate: 44
n / missing160 / 76
Classes6
Balance (entropy)0.87
Imbalance ratio8
Top classPhyllosilicate (30)

particle_size

target · categorical
particle_size classesCoarseCoarse: 135135FineFine: 2525
n / missing160 / 0
Classes2
Balance (entropy)0.63
Imbalance ratio5
Top classCoarse (135)

Metadata 4

ecostress_resource_id

metadata · categorical
n / missing160 / 0
Classes160
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classmineral.arsenate.none.coarse.vswir.a-1a.jpl.beckman.spectrum (1)

location

metadata · categorical
location classesUSA, California, Kern County,…USA, California, Kern County, Boron: 55USA, Utah, Tooele County, Gol…USA, Utah, Tooele County, Gold Hill: 33Brazil, Minas GeraisBrazil, Minas Gerais: 33USA, CaliforniaUSA, California: 33USA, 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: 1313
n / missing160 / 25
Classes116
Balance (entropy)0.98
Imbalance ratio5
Top classUSA, California, Kern County, Boron (5)

sample_description

metadata · categorical
n / missing160 / 0
Classes160
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classParticle size was 125-500um.Collected by JPL Original ASTER Spectral Library name was jpl.beckman.mineral.arsenate.none.coarse.a01.spectrum.txt (1)

notes

metadata · categorical
n / missing160 / 0
Classes160
Balance (entropy)1
Imbalance ratio1
Top classmineral.arsenate.none.coarse.vswir.a-1a.jpl.beckman.ancillary.txt (1)
Constant metadata 14
  • categorymineral
  • material_typeMineral
  • instrumentjpl.beckman
  • acquisition_modeHemispherical reflectance
  • signal_typeReflectance (percent)
  • axis_unitWavelength (micrometers)
  • axis_min0.4
  • axis_max2.5
  • n_points_original826
  • 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
Samples160
Observations (total)430
Reps per samplemin 1 · mean 2.688 · 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 hash7a76a97e5567091b…
Processing hasha8d8ec8e0f3e1368…
Metadata hasha991443a2f9c2820…

Load this dataset

# pip install nirs4all-datasets
from nirs4all_datasets import get

# private dataset — export requires a Dataverse token
ds = get("ecostress_mineral_vswir_826points", 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.