12、土壤样本实验室分析的选择与优化

土壤样本实验室分析的选择与优化

在土壤分析中，获取所有可用土壤样本的光谱相对快速且成本较低，但进行化学和物理分析则相对缓慢且成本较高。因此，需要选择具有代表性的土壤样本子集进行实验室分析，同时确定最佳的样本大小，以在不影响模型预测准确性的前提下节省成本。

1. 准备工作

在开始选择样本之前，需要安装必要的R包，并加载相关数据。以下是具体的操作步骤：

# 指定并安装本章使用的所有包
myPackages <- c("matrixStats", "clhs", "viridis", "viridisLite",
                "prospectr", "RcppArmadillo", "scatterplot3d", "resemble")
# 定义当前计算机中未安装的包
notInstalled <- myPackages[!(myPackages %in% installed.packages()[ , "Package"])]
# 安装缺失的包
if(length(notInstalled)) install.packages(notInstalled)

# 加载包
require(soilspec)
# 加载数据
data("datsoilspc")
# 将反射率转换为吸光度光谱
spectraA <- log(1/datsoilspc$spc)

为了选择校准样本，我们使用主成分分析（PCA）对原始光谱进行降维处理：

library(resemble)
# 指示需要保留在主成分中