[發(fā)明專利]土壤重金屬含量的監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010423334.5
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111598460B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張聰;曹文琪;張俊杰;陳方
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢輕工大學(xué)
• 主分類號: G01N33/24
• 分類號: G01N33/24;G01N33/20;G06F18/23213;G06N3/006;G06N3/048;G06N3/088
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 熊海武

本發(fā)明涉及土壤分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種土壤重金屬含量的監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的土壤原始樣本，對所述土壤原始樣本進行預(yù)處理，獲得土壤數(shù)據(jù)集；基于所述土壤數(shù)據(jù)集建立初階監(jiān)測模型，對所述初階監(jiān)測模型進行訓(xùn)練，獲得目標監(jiān)測模型；輸入目標區(qū)域的土壤基礎(chǔ)數(shù)據(jù)至所述目標監(jiān)測模型，以獲得所述目標區(qū)域的土壤重金屬含量。通過對基于土壤數(shù)據(jù)集建立的初階監(jiān)測模型進行訓(xùn)練，以提高目標監(jiān)測模型對土壤重金屬含量的監(jiān)測精度和監(jiān)測速度，彌補傳統(tǒng)技術(shù)對土壤重金屬含量監(jiān)測精度和監(jiān)測速度上的不足，也減少了人力物力上的經(jīng)濟支出。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及土壤分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種土壤重金屬含量的監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著工業(yè)活動的發(fā)展，難免會將重金屬帶入到土壤中，致使土壤中重金屬含量明顯高于標準值，并造成現(xiàn)存的或潛在的土壤質(zhì)量退化、生態(tài)與環(huán)境惡化等現(xiàn)象的發(fā)生，而鉛、鎘、汞、砷等重金屬，通過大氣、水、食品等進入人體，在人體某些器官內(nèi)積累，造成慢性中毒，危害了人體健康。在預(yù)防、監(jiān)測、治理土壤重金屬污染過程中，檢測土壤重金屬含量是一個非常重要的環(huán)節(jié)。但是現(xiàn)有重金屬的定量檢測分析技術(shù)所需儀器較為復(fù)雜，且土壤樣品前期處理步驟過于繁瑣，無法實現(xiàn)對土壤重金屬的快速監(jiān)測，監(jiān)測精度也得不到保障，因此，如何提高土壤重金屬含量的監(jiān)測精度和監(jiān)測速度，成為一個亟待解決的問題。

上述內(nèi)容僅用于輔助理解本發(fā)明的技術(shù)方案，并不代表承認上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供了一種土壤重金屬含量的監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決如何提高土壤重金屬含量的監(jiān)測精度和監(jiān)測速度的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種土壤重金屬含量的監(jiān)測方法，所述方法包括以下步驟：

獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的土壤原始樣本，對所述土壤原始樣本進行預(yù)處理，獲得土壤數(shù)據(jù)集；

基于所述土壤數(shù)據(jù)集建立初階監(jiān)測模型，對所述初階監(jiān)測模型進行訓(xùn)練，獲得目標監(jiān)測模型；

輸入目標區(qū)域的土壤基礎(chǔ)數(shù)據(jù)至所述目標監(jiān)測模型，以獲得所述目標區(qū)域的土壤重金屬含量。

優(yōu)選地，所述獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的土壤原始樣本，對所述土壤原始樣本進行預(yù)處理，獲得土壤數(shù)據(jù)集的步驟，具體包括：

獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的土壤原始樣本，通過光譜儀獲取所述土壤原始樣本的激光誘導(dǎo)擊穿光譜數(shù)據(jù)；

對所述激光誘導(dǎo)擊穿光譜數(shù)據(jù)進行歸一化處理，獲得土壤數(shù)據(jù)集。

優(yōu)選地，所述基于所述土壤數(shù)據(jù)集建立初階監(jiān)測模型，對所述初階監(jiān)測模型進行訓(xùn)練，獲得目標監(jiān)測模型的步驟，具體包括：

對所述土壤數(shù)據(jù)集進行聚類分析，獲得初階中心點與初階寬度向量；

通過預(yù)設(shè)粒子群優(yōu)化算法對所述土壤數(shù)據(jù)集進行優(yōu)化處理，獲得初階權(quán)值和初階閾值；

基于所述初階中心點、所述初階寬度向量、所述初階權(quán)值以及初階閾值建立初階監(jiān)測模型；

對所述初階監(jiān)測模型進行訓(xùn)練，獲得目標監(jiān)測模型。

優(yōu)選地，所述通過預(yù)設(shè)粒子群優(yōu)化算法對所述土壤數(shù)據(jù)集進行優(yōu)化處理，獲得初階權(quán)值和初階閾值的步驟，具體包括：

基于預(yù)設(shè)粒子群優(yōu)化算法，根據(jù)所述土壤數(shù)據(jù)集生成大種群，并基于所述大種群生成小種群；

通過預(yù)設(shè)適應(yīng)度規(guī)則將所述小種群中適應(yīng)度最大的個體作為小種群最優(yōu)個體；

獲取所述小種群最優(yōu)個體對應(yīng)的目標適應(yīng)度；

對所述大種群中歷史最大適應(yīng)度小于所述目標適應(yīng)度的個體進行迭代處理，獲得迭代后的大種群；