Dataset of chemical and near-infrared spectroscopy measurements of fresh and dried poultry and cattle manure
2021
Gogé, Fabien | Thuriès, Laurent | Fouad, Youssef | Damay, Nathalie | Davrieux, Fabrice | Moussard, Géraud | Roux, Caroline Le | Trupin-Maudemain, Séverine | Valé, Matthieu | Morvan, Thierry | Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | Recyclage et risque (UPR Recyclage et risque) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | Laboratoire Départemental d'Analyses et de Recherche de l'Aisne (LDAR 02) ; Conseil départemental de l'Aisne | Démarche intégrée pour l'obtention d'aliments de qualité (UMR QualiSud) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Institut Agro - Montpellier SupAgro ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | ARVALIS - Institut du Végétal [Boigneville] ; ARVALIS - Institut du végétal [Paris] | Aurea Agroscience
International audience
显示更多 [+] 显示较少 [-]英语. Combined with multivariate calibration methods, near-infrared (NIR) spectroscopy is a non-destructive, rapid, precise and inexpensive analytical method to predict chemical contents of organic products. Nevertheless, one practical limitation of this approach is that performance of the calibration model may decrease when the data are acquired with different spectrometers. To overcome this limitation, standardization methods exist, such as the piecewise direct standardization (PDS) algorithm.The dataset presented in this article consists of 332 manure samples from poultry and cattle, sampled from farms located in major regions of livestock production in mainland France and Reunion Island. The samples were analysed for seven chemical properties following conventional laboratory methods. NIR spectra were acquired with three spectrometers from fresh homogenized and dried ground samples and then standardized using the PDS algorithm. This important dataset can be used to train and test chemometric models and is of particular interest to NIR spectroscopists and agronomists who assess the agronomic value of animal waste. (C) 2020 The Authors. Published by Elsevier Inc.
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