เทคนิคอินฟาเรดย่านใกล้ (Near Infrared Spectroscopy-NIRS) เป็นวิธีการวัดแบบไม่ทำลายตัวอย่าง สามารถทำนายค่าทางเคมีได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ ประหยัดเวลา ลดต้นทุนในการใช้สารเคมี และไม่ทำลายสิ่งแวดล้อมห้องปฏิบัติการจึงมีความสนใจศึกษาเทคนิคนี้ สำหรับใช้ในการจัดจำแนกชนิดและทำนายผลค่าทางเคมีของสารปรับปรุงดินประเภทปูน โดยเตรียมตัวอย่างโดโลไมท์และปูนชนิดอื่น พิสูจน์เอกลักษณ์ด้วยการนำตัวอย่างไปวัดค่าการดูดกลืนแสงด้วยเครื่องอินฟราเรดย่านใกล้ (Near-Infrared Spectroscopy, NIRS) ในช่วงความยาวคลื่น 800 ถึง 2500 นาโนเมตร พิสูจน์เอกลักษณ์จากสเปกตรัมของปูนแต่ละชนิด สร้างและปรับปรุงสมการคำนวณด้วยวิธี PLS calibration และสร้างสมการทำนายผลค่าทางเคมี พบว่าสามารถแยกเอกลักษณ์ของสารปรับปรุงดินได้จากสเปกตรัมที่แตกต่างกันได้ ได้สมการทำนายการจัดจำแนกชนิดปูนแบบจัดกลุ่ม (Cluster calibration) แบบ 1st Savitzky - Golay a points (dg1) และ to Unit Length (nle) ที่สามารถทำนายผลสำหรับการจัดจำแนกชนิดปูนแบบจัดกลุ่มได้ถูกต้องทุกตัวอย่างสำหรับปูนที่ผ่านเกณฑ์มาตรฐาน และสามารถทำนายพบการมีปูนอื่นผสมอยู่สำหรับปูนผสมได้ร้อยละ 40.7 สมการทำนายเชิงปริมาณที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation coefficient ; r) เท่ากับ 0.6313, 0.8952, 0.9326 และ 0.9180 ค่าความผิดพลาดมาตรฐานในการทำนายของกลุ่มตัวอย่างสร้างสมการแคลิเบรชั่น (Standard error of calibration ; SEC) เท่ากับ 0.2483, 1.0904, 0.6292 และ 3.4038 ค่าความผิดพลาดมาตรฐานในการทำนายของกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทดสอบสมการ (Standard error of prediction ; SEP) เท่ากับ 0.3106, 1.3722, 0.8099 และ 3.8764 สำหรับ pH, CaO, MgO และ CCE ตามลำดับ จากการประเมินความแม่นยำโดยเปรียบเทียบผลการทำนายกับค่าวิเคราะห์ทางเคมี โดยใช้ paired t-test พบว่า pH, CaO, MgO และ %CCE มีค่า text < tcrit แสดงว่าการวิเคราะห์ด้วยเครื่อง NIR ให้ผลไม่แตกต่างจากการวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการอย่างมีนัยสำคัญ สรุปว่าเทคนิคสเปกโตรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้ (Near Infrared Spectroscopy-NIRS) สามารถใช้จัดจำแนกโดโลไมท์จากสารปรับปรุงดินชนิดอื่นได้ และสามารถทำนายผลค่าทางเคมีของโดโลไมท์ได้อย่างแม่นยำ และรวดเร็ว และสามารถพัฒนาและปรับปรุงสมการเพื่อนำมาใช้ประเมินค่าให้ดีขึ้นโดยการเพิ่มปริมาณตัวอย่างให้มากขึ้นและมีความสม่ำเสมอกันเพื่อให้สเปกตรัมเป็นตัวแทนที่ดีของตัวอย่าง และคลอบคลุมการใช้งานจริง จะทำให้สมการทำนายมีความถูกต้อง แม่นยำ มากขึ้น