130 lines
4.0 KiB
R
130 lines
4.0 KiB
R
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# Spektrendatei oeffnen #
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spektren <- read.table("export_20220714.dat", header=F, fileEncoding = "UTF16")
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#View(spektren)
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# Tabelle anpassen #
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spektren.df <- lapply(spektren, function(x) {gsub(",", "", x)})
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spektren.df <- lapply(spektren.df, function(x) as.numeric(x))
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spektren.df <- as.data.frame(spektren.df)
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wl <- "wavelength"
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white <- as.character(1)
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messungen <- as.character(seq(1,290,1))
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names <- c(rbind(wl, messungen))
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names(spektren.df) <- names
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View(spektren.df)
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#write.csv(spektren.df,"/cloud/project/20220721_dataframe.csv")
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# Messungen mit Korrektur der Referenzmessung #
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# Die Ueberpruefung der Plausibiltaet der Messungen ist ein wichtiger Schritt
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# Wir ueberpruefen hier die Referenzmessung und bekommen einen Eindruck
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# vom mittleren Reflexionsverhalten der gemessenen Blaetter
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### Angaben zur Messung des Baumes
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prov = "xyz"
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baum.id = "abc"
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# Spalte der Referenzmessung
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spalte.ref = 1
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# Vektor mit Blattmessungen
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spalten.messungen = seq(2,16,1)
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# alternativ (falls es mal Fehlmessungen etc. gibt)
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#spalten.messungen = c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16)
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# Spalte der weisen Referenz
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white=as.character(spalte.ref)
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# Spalten der dazugeh?rigen Messungen
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mean <- rowMeans(spektren.df[, as.character(spalten.messungen)])
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# Farbe Linie fuer das mittlere Spektrum
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col1 =" forest green"
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# Farbe fuer die Referenzmessung
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col2 = "gray"
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# Plot mean
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plot(spektren.df$wavelength,
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#mean.ratio,
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xlab="Wellenlaenge (nm)", ylab="Reflexion (%)",
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type="l", col=col1, lwd=3,
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ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
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main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
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lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
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legend("bottomright",legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
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text.col=c(col1, col2),pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
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# Folgende Korrekture ist normalerweise nicht notwendig, wir muessen aber teilweise die Spektren
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# korrigieren, da die gemessene wei?e Referenz start von der "Einserlinie" abweicht.
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# Bei den Messungen, wo die Referenz um 1 liegt, sieht man natuerlich keinen
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# gro?en Effekt,
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# Es is aber fraglich, ob die Korrektur immer ausreichend ist.
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mean.ratio <- mean*1/unlist(spektren.df[white])
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# Plot mean.ratio
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jpeg("mean_ratio.jpeg", quality = 100)
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plot(spektren.df$wavelength,
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mean.ratio,
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xlab="Wellenl?nge (nm)", ylab="Reflexion (%)",
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type="l", col=col1, lwd=3,
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ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
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main=paste("Korrigiert - Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
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lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
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legend("bottomright",
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legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
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text.col=c(col1, col2), pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
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dev.off()
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# Plotten der Einzelmessungen fuer eine Messreihe #
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# Einzelmessungen einer Messreihe
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# Hier koennen wir uns anschauen, ob alles mit den einzelnen Spektren passt un
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# wie variabel die Messungen sind. Ggf. k?nnen noch Fehlmessungen ausgeschlossen werden.
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# Hier der Plot ohne Korrektur der Referenz, ist aber natürlich ohne Weiteres umsetzbar
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jpeg("messreihe.jpeg", quality = 100)
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plot(spektren.df$wavelength,
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spektren.df[, as.character(spalten.messungen)[1]],
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xlab="Wellenl?nge (nm)",
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ylab="Reflexion (%)",
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type="l", col=col2, lwd=1,
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ylim= c(0,0.6), xlim=c(400,1050),
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main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
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for (i in 2:length(spalten.messungen)){
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lines(spektren.df$wavelength,
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spektren.df[, as.character(spalten.messungen [i])],
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col=col2, lwd=1)
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}
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dev.off() |