9、土壤光谱分析：主成分分析、预测域与颜色预测

土壤光谱分析：主成分分析、预测域与颜色预测

1. 主成分分析（PCA）概述

主成分分析（PCA）是一种统计技术，用于研究一组变量之间的相互关系并识别其潜在结构。在PCA中，原始变量被转换为较少数量的不相关变量，即主成分。第一个主成分解释了数据中的大部分变异性，后续的主成分依次解释剩余变异性的逐渐减少部分。通过少数几个主成分，我们就能够解释光谱中的大部分变异。利用低维数据集，我们可以进行异常值检测或选择用于实验室化学分析的光谱，以校准土壤属性预测函数。

2. PCA在土壤光谱数据中的应用步骤

2.1 数据加载与预处理

使用 soilspec 包中的 datsoilspc 原始光谱数据，将反射率转换为吸光度。

# 加载所需包
require(soilspec)
# 加载数据
data("datsoilspc")
# 转换反射率为吸光度
spectraA <- log(1/datsoilspc$spc)
# 绘制第一个光谱
matplot(x = colnames(spectraA), y = t(spectraA),
        xlab = "Wavelength /nm",
        ylab = "Absorbance",
        ylim = c(0, 4),
        type = "l",
        lty = 1,
        col = rgb(red = 0.5, green = 0.5, blue = 0.5, alpha = 0.3))