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Private

GitHub spectral-network Streptanthus leaf reflectance VIS-NIR

github · NIR

GitHub spectral-network Streptanthus leaf reflectance VIS-NIR. v2.0 standardized NIRS package: 1 spectral source(s), 1 declared target(s). Auto-generated from dataset_card.json (verify before publication).

nirv2github
🔒
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.
51
samples
2,116
wavelengths
1
sources
1
targets
14
metadata
NIR
family

Dataset property explorer

Mean profile risk0.53
Highest axisArtefacts locaux · 1.00
Diagnostics8
Sources profiled1
GitHub spectral-network Streptanthus leaf reflectance VIS-NIR property profile0.250.50.751integritynoiseartefactsbaselinePCA outliersreferencerepeatabilitystructureGitHub spectral-network Streptanthus leaf reflectance VIS-NIR profileintegrity: 0.00noise: 0.00artefacts: 1.00baseline: 1.00PCA outliers: 0.65reference: 0.60repeatability: 0.00structure: 1.00GitHub spectral…0 center · 1 outer ring · outward = stronger anomaly / heterogeneity signal

Profile axes

Intégrité0.00
Artefacts locaux1.00
Bruit0.00
Outliers PCA0.65
Distance à la référence0.60
Répétabilité0.00
Baseline / forme1.00
Structure multi-régimes1.00
Diagnostic hypotheses00.250.50.751hypothesis scoreSplice / raccord détecteursSplice / raccord détecteurs: 0.730.73Erreur calibration / référenc…Erreur calibration / référence blanche: 0.660.66Fond différentFond différent: 0.600.60Erreur interpolation / réécha…Erreur interpolation / rééchantillonnage: 0.590.59Signature VERA25-likeSignature VERA25-like: 0.560.56Spectre hors domaine valideSpectre hors domaine valide: 0.520.52Différence de sonde / géométr…Différence de sonde / géométrie: 0.520.52Dataset multi-régimesDataset multi-régimes: 0.480.48
DiagnosticScoreForceSignauxInterprétation probable
Splice / raccord détecteursX0.73forteSpike rate 1.00, Jump rate 1.00, SNR non dégradé 1.00Rupture aux jonctions de détecteurs, calibration locale ou sonde différente.
Erreur calibration / référence blancheX0.66moyenneBaseline/mean/area 1.00, artefacts locaux 1.00, Mahalanobis / T2 0.65Décalage systématique entre campagnes, instruments ou référence blanche.
Fond différentX0.60moyenneBaseline/mean/area 1.00, Mahalanobis / T2 0.65, RMS/SAM référence 0.60Effet systématique du support, blanc/noir, transflectance ou environnement de mesure.
Erreur interpolation / rééchantillonnageX0.59moyenneSpike rate 1.00, Jump rate 1.00, SNR normal/élevé 1.00Artefacts numériques ou traitement spectral incorrect.
Signature VERA25-likeX0.56moyenneSpike rate 1.00, Jump rate 1.00, Mahalanobis / T2 0.65Combinaison possible changement de sonde + splice, amplifiée par géométrie, fond ou calibration.
Spectre hors domaine valideX0.52moyenneStructure PCA 1.00, Mahalanobis / T2 0.65, RMS/SAM référence 0.60Variété, espèce, lot ou condition différente mais physiquement plausible.
Différence de sonde / géométrieX0.52moyenneBaseline/mean/area 1.00, Mahalanobis / T2 0.65, RMS/SAM référence 0.60Modification de l'illumination, collecte, angle ou distance sonde-échantillon.
Dataset multi-régimesX0.48moyenneStructure PCA 1.00, Mahalanobis / T2 0.65, RMS/SAM référence 0.60Mélange de campagnes, opérateurs, lots, setups ou sous-populations spectrales.

Spectral sources

leaf_reflectance_mean

X · NIR
leaf_reflectance_mean spectra02040608001,0002,0003,000q05-q95 envelopeq25-q75 envelopemedian spectrummedianq25–q75q05–q95wavelength / nm400nm — median 6.398 (q25–q75 5.546–6.959)415nm — median 6.239 (q25–q75 5.415–6.71)430nm — median 6.751 (q25–q75 5.943–7.225)446nm — median 7.1 (q25–q75 6.317–7.759)461nm — median 7.248 (q25–q75 6.44–7.98)476nm — median 7.358 (q25–q75 6.522–8.16)491nm — median 7.382 (q25–q75 6.494–8.274)507nm — median 7.792 (q25–q75 7.165–8.931)522nm — median 10.15 (q25–q75 9.249–11.78)537nm — median 13.33 (q25–q75 11.69–15.08)552nm — median 14.11 (q25–q75 12.34–16.11)567nm — median 13.61 (q25–q75 11.99–15.15)583nm — median 11.93 (q25–q75 10.53–13.07)598nm — median 11.44 (q25–q75 10.29–12.82)613nm — median 10.68 (q25–q75 9.685–12.2)628nm — median 9.963 (q25–q75 9.162–11.49)643nm — median 9.74 (q25–q75 9.005–11.57)659nm — median 8.621 (q25–q75 7.828–9.918)674nm — median 7.557 (q25–q75 6.643–8.053)689nm — median 8.868 (q25–q75 8.009–9.899)704nm — median 20.03 (q25–q75 18.11–23.13)720nm — median 38.46 (q25–q75 36.28–42.77)735nm — median 51.05 (q25–q75 49–53.81)750nm — median 56.41 (q25–q75 52.93–59.02)765nm — median 57.73 (q25–q75 54.17–60.53)780nm — median 58.13 (q25–q75 54.49–60.92)796nm — median 58.19 (q25–q75 54.59–61.06)811nm — median 58.25 (q25–q75 54.62–61.11)826nm — median 58.19 (q25–q75 54.58–61.1)841nm — median 58.1 (q25–q75 54.5–61.09)856nm — median 58.03 (q25–q75 54.48–61.11)872nm — median 57.95 (q25–q75 54.42–61.08)887nm — median 57.81 (q25–q75 54.37–61.02)902nm — median 57.69 (q25–q75 54.23–60.89)917nm — median 57.5 (q25–q75 54.08–60.76)933nm — median 57.02 (q25–q75 53.68–60.14)948nm — median 56.13 (q25–q75 52.88–59.08)963nm — median 55.09 (q25–q75 51.84–57.45)978nm — median 54.97 (q25–q75 51.73–57.27)993nm — median 54.88 (q25–q75 51.67–57.65)1,009nm — median 54.77 (q25–q75 51.52–57.42)1,024nm — median 54.82 (q25–q75 51.93–57.54)1,039nm — median 55.26 (q25–q75 52.44–58.15)1,054nm — median 55.48 (q25–q75 52.69–58.48)1,069nm — median 55.59 (q25–q75 52.8–58.6)1,085nm — median 55.45 (q25–q75 52.68–58.48)1,100nm — median 55.21 (q25–q75 52.41–58.17)1,115nm — median 54.82 (q25–q75 51.99–57.68)1,130nm — median 54.02 (q25–q75 51.15–56.74)1,146nm — median 51.39 (q25–q75 48.36–53.77)1,161nm — median 49.31 (q25–q75 45.95–51.45)1,176nm — median 48.59 (q25–q75 45.26–50.68)1,191nm — median 48.21 (q25–q75 44.88–50.24)1,206nm — median 48.33 (q25–q75 44.88–50.21)1,222nm — median 48.47 (q25–q75 45.14–50.46)1,237nm — median 48.75 (q25–q75 45.47–50.8)1,252nm — median 48.96 (q25–q75 45.74–51.11)1,267nm — median 49 (q25–q75 45.81–51.19)1,283nm — median 48.71 (q25–q75 45.5–50.92)1,298nm — median 48.04 (q25–q75 44.71–50.16)1,313nm — median 46.56 (q25–q75 43.05–48.64)1,328nm — median 43.47 (q25–q75 40.55–46.16)1,343nm — median 40.66 (q25–q75 37.63–43.03)1,359nm — median 37.66 (q25–q75 34.65–40.06)1,374nm — median 33.72 (q25–q75 30.84–36.27)1,389nm — median 25.07 (q25–q75 22.49–27.14)1,404nm — median 15.55 (q25–q75 13.26–17.11)1,419nm — median 11.29 (q25–q75 9.369–12.38)1,435nm — median 9.642 (q25–q75 8.164–10.61)1,450nm — median 9.071 (q25–q75 7.95–10.13)1,465nm — median 9.131 (q25–q75 8.064–10.28)1,480nm — median 10 (q25–q75 8.808–11.3)1,496nm — median 11.55 (q25–q75 10.19–13.07)1,511nm — median 13.38 (q25–q75 11.85–15.11)1,526nm — median 15.37 (q25–q75 13.61–17.34)1,541nm — median 17.38 (q25–q75 15.41–19.66)1,556nm — median 19.37 (q25–q75 17.25–21.92)1,572nm — median 21.28 (q25–q75 19.1–24.1)1,587nm — median 22.86 (q25–q75 20.61–25.9)1,602nm — median 24.33 (q25–q75 21.92–27.38)1,617nm — median 25.6 (q25–q75 23.05–28.56)1,632nm — median 26.64 (q25–q75 24.06–29.54)1,648nm — median 27.51 (q25–q75 24.89–30.34)1,663nm — median 28.02 (q25–q75 25.38–30.76)1,678nm — median 28.11 (q25–q75 25.51–30.79)1,693nm — median 27.77 (q25–q75 25.2–30.41)1,709nm — median 27.22 (q25–q75 24.66–29.85)1,724nm — median 26.49 (q25–q75 23.95–29.07)1,739nm — median 25.39 (q25–q75 22.88–27.95)1,754nm — median 24.03 (q25–q75 21.51–26.52)1,769nm — median 22.62 (q25–q75 20.13–25.11)1,785nm — median 21.74 (q25–q75 19.31–24.28)1,800nm — median 21.57 (q25–q75 19.14–24.08)1,815nm — median 21.71 (q25–q75 19.16–24.12)1,830nm — median 21.58 (q25–q75 18.99–23.93)1,846nm — median 20.33 (q25–q75 17.97–22.71)1,861nm — median 17.35 (q25–q75 14.85–19.17)1,876nm — median 11.71 (q25–q75 9.379–12.67)1,891nm — median 4.466 (q25–q75 3.824–5.084)1,906nm — median 3.59 (q25–q75 3.237–4.273)1,922nm — median 3.016 (q25–q75 2.612–3.539)1,937nm — median 3.013 (q25–q75 2.57–3.523)1,952nm — median 3.05 (q25–q75 2.626–3.618)1,967nm — median 3.173 (q25–q75 2.739–3.778)1,982nm — median 3.406 (q25–q75 2.953–4.005)1,998nm — median 3.678 (q25–q75 3.218–4.377)2,013nm — median 4.056 (q25–q75 3.542–4.815)2,028nm — median 4.425 (q25–q75 3.939–5.437)2,043nm — median 4.938 (q25–q75 4.327–5.971)2,059nm — median 5.601 (q25–q75 4.849–6.582)2,074nm — median 6.356 (q25–q75 5.448–7.374)2,089nm — median 7.118 (q25–q75 6.101–8.24)2,104nm — median 7.817 (q25–q75 6.704–9.104)2,119nm — median 8.57 (q25–q75 7.365–10)2,135nm — median 9.362 (q25–q75 8.047–10.86)2,150nm — median 9.956 (q25–q75 8.538–11.46)2,165nm — median 10.37 (q25–q75 8.864–11.87)2,180nm — median 10.7 (q25–q75 9.101–12.19)2,195nm — median 11.02 (q25–q75 9.302–12.45)2,211nm — median 11.19 (q25–q75 9.414–12.61)2,226nm — median 11.2 (q25–q75 9.433–12.58)2,241nm — median 10.93 (q25–q75 9.176–12.26)2,256nm — median 10.39 (q25–q75 8.75–11.7)2,272nm — median 9.635 (q25–q75 8.136–10.95)2,287nm — median 9 (q25–q75 7.602–10.27)2,302nm — median 8.4 (q25–q75 7.067–9.609)2,317nm — median 7.827 (q25–q75 6.532–8.887)2,332nm — median 7.251 (q25–q75 6.009–8.241)2,348nm — median 6.609 (q25–q75 5.502–7.533)2,363nm — median 6.024 (q25–q75 5.057–6.936)2,378nm — median 5.538 (q25–q75 4.669–6.455)2,393nm — median 5.166 (q25–q75 4.29–5.978)2,408nm — median 4.717 (q25–q75 3.928–5.631)2,424nm — median 4.373 (q25–q75 3.641–5.168)2,439nm — median 3.946 (q25–q75 3.439–4.802)2,454nm — median 3.826 (q25–q75 3.241–4.542)2,469nm — median 3.547 (q25–q75 3.016–4.315)2,485nm — median 3.375 (q25–q75 2.969–4.127)2,500nm — median 3.292 (q25–q75 2.904–4.012)2,515nm — median 3.432 (q25–q75 2.978–4.326)

Sampling

Wavelengths2,116
Axis range400–2,515 nm
Mean spacing1 nm
Griduniform
Observations51

Signal & quality

Value range1.85 – 73.7
Mean range3.04 – 57.9
Mean level24.52
Area5.188e+04
PTP54.87
Noise RMS0.0018681
SNR1.3e+04
SNR dB8e+01 dB
Dynamic range54.9
Smoothness0.3542
Saturated0.0%
X-outliers15

Integrity & artefacts

NaN ratio0.00%
Inf count0
Zero ratio0.00%
Spike count10,171
Spike rate9.43%
Jump count5,497
Jump rate5.10%
Clip fraction0.00%

Shape & reference

Baseline slope-33.641
Curvature RMS0.35295
D1 RMS0.27957
RMS to mean2.2833
RMS p958.2986
SAM to mean0.032298
SAM p950.070347
Affine offset p952.5365
Affine gain p95 Δ0.2828
Affine residual p951.328
Xcorr lag p950

Outliers & repeatability

PCA Q p95/median2.7
Hotelling T2 p95/median5.2
Mahalanobis H p95/median2.3
Repeat groups0

Dimensionality (PCA)

Effective rank1.4
PCs → 95% var2
PCs → 99% var4
Top-10 cum. var100.0%
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_reflectance24.5191.00fortValeur 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_curve518781.00fortValeur 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_peak54.8670.00faibleVariabilité forteSaturationmax(mean_spectrum) - min(mean_spectrum)alert increases when dynamic range is abnormally flat
Amplitude globaleVarianceamplitude.variance412.950.00faibleNormal ou hétérogèneMauvais contactvar(X finite)alert increases when variance/dynamic range is abnormally flat
BruitNoise RMSnoise.noise_rms0.00186810.00faibleStableLampe, détecteurmedian MAD(second derivative) * 1.4826 / sqrt(6)alert = noise_rms / signal_scale, saturated at 5%
BruitSNRnoise.snr131250.00faibleBon signalAcquisitionmean(abs(X)) / noise_rmsalert decreases with SNR dB; >=40 dB is treated as low alert
BruitBandwise SNRnoise.bandwise_snr_min24.8580.20faibleZone 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_count10,1711.00fortArtefactsCosmic rays, splicecount robust outliers in second derivativealert follows spike_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxSpike rateartefacts.spike_rate9.43%1.00fortSpectre suspectInterpolationspike_count / (n_samples * (n_features - 2))alert = min(1, spike_rate / 0.01)
Artefacts locauxJump countartefacts.jump_count5,4971.00fortRaccord détecteurSplicecount robust outliers in first derivativealert follows jump_rate, saturated at 1%
Artefacts locauxJump rateartefacts.jump_rate5.1%1.00fortProblème spectralCalibrationjump_count / (n_samples * (n_features - 1))alert = min(1, jump_rate / 0.01)
Artefacts locauxClip fractionartefacts.clip_fraction0.00185%0.00faibleNormalDétecteur saturéfraction of finite cells equal to repeated min/max extremaalert = min(1, clip_fraction / 0.01)
Forme spectraleBaseline slopeshape.baseline_slope-33.6411.00fortDériveÉclairementlinear slope of mean_spectrum over normalized axisalert = abs(slope / signal_scale), saturated at 0.5
Forme spectraleCurvature RMSshape.curvature_rms0.352950.64moyenForme inhabituelleFond, splicemedian RMS(second derivative per spectrum)alert = curvature_rms / signal_scale, saturated at 1%
Forme spectraleD1 RMSshape.d1_rms0.279570.10faiblePlatBiologie ou artefactmedian RMS(first derivative per spectrum)alert = d1_rms / signal_scale, saturated at 5%
Outliers multivariésPCA Q (SPE)outliers.pca_q_ratio2.67010.33faibleConformeArtefact, mélangep95(Q/SPE residual) / median(Q/SPE residual)alert = min(1, pca_q_ratio / 8)
Outliers multivariésHotelling T²outliers.hotelling_t2_ratio5.23770.65moyenExtrême mais cohérentVariabilité naturellep95(Hotelling T2) / median(Hotelling T2)alert = min(1, hotelling_t2_ratio / 8)
Outliers multivariésMahalanobis Houtliers.mahalanobis_h_ratio2.28850.57moyenOutlier globalDomaine différentp95(sqrt(T2)) / median(sqrt(T2))alert = min(1, mahalanobis_h_ratio / 4)
Comparaison à référenceRMS to mean spectrumreference.rms_to_mean_spectrum_p958.29860.60moyenSpectre 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_p950.0703470.20faibleSimilaireFond, géométriep95 spectral angle to dataset mean spectrumalert = min(1, SAM_p95 / 0.35 rad)
RépétabilitéRMS intra-IDrepeatability.rms_intra_id—0.00faibleStablePositionnementmedian RMS distance to repeated-sample centroidalert = RMS_intra_ID / signal_scale, saturated at 10%
RépétabilitéSAM intra-IDrepeatability.sam_intra_id—0.00faibleStableAcquisitionmedian SAM to repeated-sample centroidalert = min(1, SAM_intra_ID / 0.15 rad)
RépétabilitéCV intra-IDrepeatability.cv_intra_id—0.00faibleStableOpérateurmedian within-ID band CValert = min(1, CV_intra_ID / 0.25)
Structure du datasetPCA score densitystructure.pca_score_density0.0176781.00fortSous-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_p953.0941.00fortSpectre 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_p950.58811.00fortSpectre atypiqueDiverses causesp95 IsolationForest anomaly score on PCA scoresalert follows structure complexity; raw score is implementation-dependent
X PCA score plot-50005001,000-200-1000100PC1 -70.33 · PC2 -5.333PC1 -76.98 · PC2 -61.54PC1 -64.23 · PC2 -120.8PC1 -16.62 · PC2 -85.67PC1 -39.76 · PC2 -112.7PC1 84.08 · PC2 74.84PC1 26.68 · PC2 46.87PC1 96.77 · PC2 52.59PC1 -47.36 · PC2 52.13PC1 11.82 · PC2 28.15PC1 88 · PC2 -28.57PC1 49.9 · PC2 73.56PC1 24.94 · PC2 47.12PC1 -36.5 · PC2 88.29PC1 176.3 · PC2 47.15PC1 742.4 · PC2 -39.68PC1 -49.69 · PC2 59.33PC1 25.14 · PC2 8.738PC1 343.2 · PC2 46.53PC1 193.8 · PC2 42.24PC1 51.21 · PC2 48.54PC1 -259.4 · PC2 -16.45PC1 120.1 · PC2 19.29PC1 187.8 · PC2 2.373PC1 -72.53 · PC2 -43.42PC1 -127.8 · PC2 -18.52PC1 -6.31 · PC2 -38.5PC1 -71.02 · PC2 43.39PC1 -10.15 · PC2 -2.695PC1 -81 · PC2 -23.82PC1 98.85 · PC2 -29.27PC1 -41.03 · PC2 42.89PC1 291.2 · PC2 -24.22PC1 -78.76 · PC2 -26.9PC1 -13.76 · PC2 -18.46PC1 -369.9 · PC2 -28.77PC1 66.87 · PC2 -15PC1 32.37 · PC2 18.38PC1 71.67 · PC2 -24.68PC1 -246.2 · PC2 29.39PC1 -192.3 · PC2 -28.56PC1 -147 · PC2 -31.65PC1 389.8 · PC2 -32.42PC1 -273.4 · PC2 38.97PC1 -78.76 · PC2 -20.85PC1 -77.11 · PC2 -43.21PC1 -299.9 · PC2 -37.98PC1 -180.3 · PC2 8.536PC1 -276.6 · PC2 41.77PC1 493.7 · PC2 -29.58PC1 -361.8 · PC2 28.28PC1 (93.3%)PC2 (4.7%)51 scores
PCA explained variance0%25%50%75%100%PC1: 93.3% (cumulative 93.3%)1PC2: 4.7% (cumulative 98.0%)2PC3: 0.8% (cumulative 98.8%)3PC4: 0.4% (cumulative 99.3%)4PC5: 0.3% (cumulative 99.6%)5PC6: 0.2% (cumulative 99.7%)6PC7: 0.1% (cumulative 99.8%)7PC8: 0.1% (cumulative 99.9%)8PC9: 0.0% (cumulative 99.9%)9PC10: 0.0% (cumulative 100.0%)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 1

PopID

target · categorical
PopID classesTM2TM2: 3232CCCC: 77DPRDPR: 77BHBH: 55
n / missing51 / 0
Classes4
Balance (entropy)0.77
Imbalance ratio6
Top classTM2 (32)

Metadata 1

UID

metadata · numeric
UID distribution02463 – 13.67: 513.67 – 24.33: 324.33 – 35: 435 – 45.67: 245.67 – 56.33: 556.33 – 67: 467 – 77.67: 277.67 – 88.33: 388.33 – 99: 499 – 109.7: 0109.7 – 120.3: 0120.3 – 131: 0131 – 141.7: 0141.7 – 152.3: 0152.3 – 163: 0163 – 173.7: 0173.7 – 184.3: 0184.3 – 195: 0195 – 205.7: 2205.7 – 216.3: 2216.3 – 227: 3227 – 237.7: 5237.7 – 248.3: 4248.3 – 259: 30100200300
n / missing51 / 0
Mean ± SD116.4 ± 92.2
Median78
Range3 – 259
CV0.792
Skew / kurtosis0.4 / -1.6
Normal?no
Constant metadata 13
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  • licenseMIT License
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  • usage_scopepublic_reuse_possible
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  • spectroscopy_typeVIS-NIR
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  • notesConverted from long-table mean leaf reflectance without interpolation or resampling, PopID retained as classification target.

Alignment

Alignment levelsample
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Provenance & citation

ContributorIntBio-UCD spectral-network data
Origin · url [open]https://github.com/IntBio-UCD/spectral-network/tree/main/data — GitHub
Origin · url [open]https://raw.githubusercontent.com/IntBio-UCD/spectral-network/main/data/mergeMetaSpectraLong.tsv
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Origin · script [manual]source_to_standard.py — standardization script (maintainer-only)

Governance & integrity

Tierprivate
LicenseLicenseRef-not-cleared
Permitted useResearch and benchmarking.
Access policyManual download / private-use-only per source.
RedistributionMIT license permits reuse, modification, publication and distribution with copyright/license notice.
Content version1.0.0
Schema / protocol2.0
Content hashd81e2384cf1b51b0…
Processing hashf66cfa94b4244b7c…
Metadata hashb38e24540f17b9d2…

Load this dataset

# pip install nirs4all-datasets
from nirs4all_datasets import get

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