6、光谱预处理：噪声去除、散射校正和导数计算

光谱预处理：噪声去除、散射校正和导数计算

光谱预处理在光谱分析中起着至关重要的作用，它可以提高光谱数据的质量，减少噪声和干扰，从而提高后续分析的准确性和可靠性。本文将详细介绍光谱预处理的主要方法，包括噪声去除、散射校正和导数计算，并提供相应的 R 代码示例。

1. 噪声去除

噪声会干扰光谱信号，影响后续分析的准确性。因此，在进行光谱分析之前，通常需要对光谱数据进行噪声去除处理。常见的噪声去除方法包括光谱修剪、移动窗口平均和 Savitzky - Golay 滤波。

1.1 光谱修剪

光谱修剪是一种去除高噪声比波长范围的通用方法。例如，对于可见光 - 近红外（vis - NIR）光谱，通常会去除 350 至 499 nm（紫外线到绿色）和 2451 至 2500 nm 的波长，因为这些范围包含的土壤信息较少。

以下是实现光谱修剪的步骤：
1. 绘制原始光谱 ：观察光谱在 350 至 499 nm 和 2451 至 2500 nm 波长范围内是否存在噪声。

plot(colnames(datsoilspc$spcA), datsoilspc$spcA[1, ],
     type = "l",
     ylab = "Absorbance", xlab = "Wavelength /nm",
     col = rgb(red = 0.5, green = 0.5, blue = 0.5, alpha = 1))
# identify the area with large noise
rect(xleft = 300, xri