Visualize my spectra

从去年开始就一直在分析光谱的数据，刚开始以为R里面会有包能解决我关于光谱的所有问题。经过一段时间的试错之后，我发现自己错了。

于是记录下来我自己实践的过程。

批量读取光谱数据

一般来说，拿到的原始光谱数据数据有这样的特点：

1. 光谱反射率和光谱吸收值夹杂在文件内部。 以SR3501的数据为例，打开之后是这样的(如下图所示)。文件内部有很多关于仪器和配置的信息。真正对我们有价值的数据在27行以后。具体的就是此处的两列数据，第一列为波长，第二列为对应的反射率。所以这就要求读取数据的时候找到指定的行。

2.数据文件不止一个，常常需要批量读取。

于是经过多次试错与总结，写下了下面的方法批量读取指定行的光谱数据。

# get file names of all spectra
dir = "Spec/"
files = list.files(path = dir ,recursive = TRUE)
# read spectra from AB files
filepath = paste(dir, files, sep = '')
# define a dataframe to store spectra data
spec.bdf <- data.frame()

for (flp in filepath) {
  spec <- read.table(flp, skip = 27, header = F ,
                     stringsAsFactors = F,row.names = 1)
  spec.t <- as.data.frame(t(spec))
  spec.bdf <- rbind(spec.bdf, spec.t)
}

根据需求，有时候要对数据做一下转置。转置后再把所有的数据bind到一起。

采用ggplot2绘图，需要的是长数据，原来两列的数据正好符合要求，只需要添加一列信息即可。

# get file names of all spectra
dir = "Spec/"
files = list.files(path = dir ,recursive = TRUE)
# read spectra from AB files
filepath = paste(dir, files, sep = '')
# define a dataframe to store spectra data
spec.bdf <- data.frame()

for (flp in filepath) {
  
  spec <- read.table(flp, skip = 27, header = F ,stringsAsFactors = F)
  colnames(spec) <- c("Wavelengths","Reflectance")
  spec$unique_id <- basename(flp)
  spec.df <- rbind(spec.df, spec)
  
}

有了数据就可以展示了，下面是选出来100条光谱进行的展示。

library(ggplot2)
library(cowplot)
load(file = "D:/blogdown/sourceRda/show spectra.rda")
# Define nice breaks for x axis
brk  <- pretty(as.numeric(unique(spec$Wavelengths)), n = 10)
spec.df$grp <- "A"

ggplot(spec.df, aes(Wavelengths, Reflectance,group = unique_id)) +
  geom_line(aes(color = grp),alpha = 0.7, size = 0.6) +
  scale_x_continuous(breaks = brk) +
  theme_cowplot() +
  scale_color_manual(values = "black") +
  theme(legend.position = "none") # remove the legend

为了好看，我们还可以给每条光谱加上颜色

后续更多有意思的分析，且听下回分解

先附上几张图，再留着以后慢慢讲

• 如何优雅的展示不同类别的光谱

• 光谱定量分析与主成分分析

• 主成分分析用于分组分类