R/Nirs/predict_NIRS.R

   1 # Runs `waves` package with data from the NIRS Breedbase tool to predict phenotypes with trained NIRS models
   2
   3 # AUTHOR
   4 # Jenna Hershberger (jmh579@cornell.edu)
   5
   6 # Load packages
   7 library(dplyr)
   8 library(magrittr)
   9 library(devtools)
  10 library(jsonlite)
  11 library(waves)
  12 library(stringr)
  13 library(readr)
  14
  15 ### Read in and assign arguments ####
  16 args <- commandArgs(trailingOnly = TRUE)
  17
  18 # args[1] = new spectral data for prediction
  19 dataset.input <- jsonlite::fromJSON(txt = args[1], flatten = T) %>%
  20   rename("unique.id" = observationUnitId) %>%
  21   rename_at(vars(starts_with("nirs_spectra")), ~str_replace(., "nirs_spectra.", "")) %>%
  22   dplyr::select("unique.id", num_range(prefix = "X", range = 1:100000))
  23 print(dataset.input[1:10,1:10])
  24
  25 predictions <- predict_spectra(input.data = dataset.input,
  26                                      model.stats.location = args[2], # args[2] =  model performance statistics filepath
  27                                      model.location = args[3], # args[3] = model filepath
  28                                      model.method = args[4]) # args[4] = model method as a string
  29
  30 print(predictions)
  31 write.csv(predictions, file = args[5], row.names = FALSE)