Visualización de espectros en Orange

Orange es una aplicación gratuita y de código abierto que se instala en el ordenador y que, aunque fue concebida originalmente para minería de datos y aprendizaje automático, puede ampliarse mediante el add-on “Spectroscopy”, que incorpora un conjunto de herramientas específicas para el tratamiento y la visualización de espectros NIR. Esta extensión debe activarse previamente desde el menú “Options → Add-ons”, un paso imprescindible antes de comenzar a trabajar con datos espectrales. 

En este análisis se emplean los mismos espectros utilizados en publicaciones anteriores —una hierba aromática procesada en distintos tamaños de partícula— con el fin de comparar de forma coherente cómo distintos entornos representan las variaciones físicas de una misma matriz.

Para trabajar con Orange se parte de un archivo en formato .csv donde la primera columna contiene el identificador de cada muestra (“Name”), la segunda columna define la clase o grupo al que pertenece (“Class”), y el resto de columnas recogen las intensidades espectrales asociadas a cada longitud de onda. Durante la importación, realizada mediante el widget “File”, es necesario ajustar el delimitador de celdas a “semicolon” y, de forma crucial, declarar la variable “Class” como categórica y asignarle el rol de “Meta”. Esta configuración permite que Orange la utilice posteriormente para colorear los espectros por grupos sin interferir en la estructura numérica del bloque espectral.

Una vez importados los datos, la visualización se lleva a cabo conectando el widget “Spectra” al archivo original. Desde esta vista es posible explorar los espectros en crudo ampliando zonas concretas, desplazándose a lo largo del eje espectral, restaurando la escala original mediante “Rescale Y to fit” o activando la visualización de la media con “Show averages”. El entorno también permite alternar entre un fondo blanco y un fondo cuadriculado, así como exportar imágenes de alta calidad a través del icono inferior destinado a guardar la figura, seleccionando posteriormente el formato deseado.

Orange permite asignar un color distinto a cada espectro, pero esta opción no genera una leyenda que asocie los colores con sus muestras correspondientes. Esta limitación responde al enfoque generalista de su módulo de espectroscopía, orientado más a una inspección visual global que al análisis detallado espectro a espectro. Del mismo modo, no es posible visualizar el nombre de la muestra al situar el cursor sobre la curva, una funcionalidad que sí ofrecen otros entornos de esta serie. No obstante, cuando la variable “Class” se ha importado correctamente, Orange sí permite colorear los espectros por grupos y generar automáticamente una leyenda asociada a dichas clases, lo cual facilita la comparación visual entre categorías.

En relación con el preprocesamiento, el widget “Preprocess Spectra” permite aplicar tratamientos habituales como SNV o derivadas. En este trabajo se aplican los mismos tratamientos utilizados en publicaciones anteriores: datos en crudo, SNV, derivada de primer orden y la combinación SNV + 1D. La derivada se calcula mediante el filtro Savitzky–Golay, configurado con los mismos ajustes empleados en otros entornos de esta serie: ventana de 11 puntos, polinomio de orden 2 y derivada de primer orden. Aunque Orange permite aplicar varios pretratamientos dentro de un único widget, en el vídeo se presentan en líneas de trabajo independientes para mostrar de manera clara el efecto individual de cada uno. Es fundamental pulsar “Play” después de cada configuración y tener activada la opción “Commit automatically” para que los resultados se propaguen correctamente al siguiente paso.

La capacidad de Orange para mostrar de forma inmediata y muy visual el pretratamiento que se aplica a los datos constituye uno de sus puntos diferenciadores más sólidos. Sin embargo, la interacción con el entorno y la configuración de cada paso requieren un mayor número de acciones y una comprensión más profunda del flujo interno del programa en comparación con otros softwares comentados en esta serie. Además, las limitaciones en la identificación individual de muestras ponen de manifiesto que no ha sido diseñado específicamente para exploración espectral detallada, sino como un entorno generalista con funcionalidades adicionales orientadas a espectroscopía.

Aun así, Orange ofrece una representación gráfica nítida y bien estructurada, especialmente útil en contextos académicos cuando se trabaja en una clasificación por grupos.

 Personalmente no conocía esta herramienta; ha sido gracias a la recomendación de un contacto de LinkedIn que he comenzado a explorarla y considero que puede resultar más útil en etapas posteriores del procesamiento de datos que en la visualización inicial, especialmente cuando se combina con otros módulos analíticos propios de la plataforma.

El procedimiento completo de visualización y preprocesamiento, así como la demostración práctica de cada paso, puede consultarse en el vídeo insertado.