本技術(shù)涉及電阻率參數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其涉及一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在鹽堿化土壤環(huán)境中，有機(jī)污染物的精準(zhǔn)檢測面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。由于鹽離子與有機(jī)污染物在電化學(xué)特性上存在交叉干擾，傳統(tǒng)單一參數(shù)檢測方法難以有效區(qū)分兩者，導(dǎo)致污染評估不準(zhǔn)確。

2、目前，一種基于近紅外光譜技術(shù)的土壤污染檢測方法被提出。該方法通過采集土壤的近紅外光譜數(shù)據(jù)，提取特征波段的光譜反射率，結(jié)合支持向量機(jī)算法建立光譜特征與污染物濃度的預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)污染物的定量分析。

3、該方法雖然利用光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)了非接觸式檢測，但對鹽堿化土壤中高鹽分導(dǎo)致的光譜干擾缺乏有效處理手段，使得有機(jī)污染物的特征波段易被掩蓋。同時(shí)，該方法難以區(qū)分鹽離子和有機(jī)污染物的響應(yīng)差異，在鹽堿化程度較高的區(qū)域檢測精度明顯下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中高鹽堿化土壤中有機(jī)污染物檢測的準(zhǔn)確性低和空間定位精度差的問題。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法，包括：

3、在鹽堿化土壤環(huán)境下的有機(jī)污染檢測場景中，獲取目標(biāo)區(qū)域土壤的介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)、電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)、電阻率參數(shù)和極化率參數(shù)；

4、基于所述電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù)，生成雙模態(tài)特征矩陣；

5、將所述雙模態(tài)特征矩陣、所述介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)及所述電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行多源耦合關(guān)聯(lián)，生成動態(tài)數(shù)據(jù)集；

6、結(jié)合頻域介電譜分析方式，對所述動態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行頻段篩選，以提取出預(yù)設(shè)頻段范圍內(nèi)有機(jī)污染物與鹽離子的極化衰減特征差異；

7、基于所述極化衰減特征差異和所述雙模態(tài)特征矩陣，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出有機(jī)污染物在鹽堿化土壤環(huán)境下的空間濃度分布預(yù)測結(jié)果。

8、可選地，所述結(jié)合頻域介電譜分析方式，對所述動態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行頻段篩選，以提取出預(yù)設(shè)頻段范圍內(nèi)有機(jī)污染物與鹽離子的極化衰減特征差異，包括：

9、通過頻域介電譜分析方式將所述動態(tài)數(shù)據(jù)集中的極化響應(yīng)信號轉(zhuǎn)換為頻域分布數(shù)據(jù)；

10、基于鹽堿化土壤環(huán)境下有機(jī)污染物與鹽離子的極化特性差異，確定預(yù)設(shè)頻段范圍內(nèi)低頻段與中頻段的交界區(qū)間；

11、在所述交界區(qū)間內(nèi)，根據(jù)所述頻域分布數(shù)據(jù)，篩選出信號強(qiáng)度隨頻率升高呈現(xiàn)先遞增后陡降的頻點(diǎn)，構(gòu)成頻點(diǎn)集合；

12、從所述頻點(diǎn)集合中提取有機(jī)污染物對應(yīng)的特征頻段與鹽離子對應(yīng)的干擾頻段，并計(jì)算所述特征頻段與所述干擾頻段之間的信號衰減斜率差值，將所述信號衰減斜率差值作為極化衰減特征差異。

13、可選地，所述通過頻域介電譜分析方式將所述動態(tài)數(shù)據(jù)集中的極化響應(yīng)信號轉(zhuǎn)換為頻域分布數(shù)據(jù)，包括：

14、從所述動態(tài)數(shù)據(jù)集中提取出極化響應(yīng)信號；

15、對所述極化響應(yīng)信號按照預(yù)設(shè)分段長度進(jìn)行截取，生成多段時(shí)域信號序列；

16、對每段時(shí)域信號序列進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換處理，生成與各時(shí)域信號序列對應(yīng)的目標(biāo)信號強(qiáng)度分布序列；

17、根據(jù)所述電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)中的電導(dǎo)率參數(shù)與所述極化率參數(shù)的比例關(guān)系，確定所述目標(biāo)信號強(qiáng)度分布序列的頻率范圍；

18、對所有時(shí)域信號序列對應(yīng)的目標(biāo)信號強(qiáng)度分布序列進(jìn)行疊加處理，生成覆蓋頻段范圍的頻域分布數(shù)據(jù)。

19、可選地，所述從所述頻點(diǎn)集合中提取有機(jī)污染物對應(yīng)的特征頻段與鹽離子對應(yīng)的干擾頻段，并計(jì)算所述特征頻段與所述干擾頻段之間的信號衰減斜率差值，包括：

20、根據(jù)所述頻點(diǎn)集合中信號強(qiáng)度的陡降時(shí)序差異，將所述頻點(diǎn)集合中陡降時(shí)序位于所述交界區(qū)間內(nèi)起始區(qū)域的連續(xù)n個(gè)頻點(diǎn)劃分為有機(jī)污染物特征頻段，并將陡降時(shí)序位于所述交界區(qū)間末端區(qū)域的連續(xù)頻點(diǎn)劃分為鹽離子干擾頻段，其中，n大于等于3；

21、在所述有機(jī)污染物特征頻段內(nèi)，選取信號強(qiáng)度從遞增轉(zhuǎn)為陡降的轉(zhuǎn)折頻點(diǎn)作為第一基準(zhǔn)點(diǎn)，以所述第一基準(zhǔn)點(diǎn)為中心向兩側(cè)延伸預(yù)設(shè)數(shù)量頻點(diǎn)生成第一分析窗口；

22、在所述鹽離子干擾頻段內(nèi)，選取信號強(qiáng)度陡降幅度高于預(yù)設(shè)幅度閾值的頻點(diǎn)作為第二基準(zhǔn)點(diǎn)，以所述第二基準(zhǔn)點(diǎn)為中心向兩側(cè)延伸相同預(yù)設(shè)數(shù)量頻點(diǎn)生成第二分析窗口；

23、分別計(jì)算所述第一分析窗口中轉(zhuǎn)折頻點(diǎn)之后頻點(diǎn)的信號強(qiáng)度的第一平均下降速率和所述第二分析窗口中轉(zhuǎn)折頻點(diǎn)之后頻點(diǎn)的信號強(qiáng)度的第二平均下降速率；

24、將所述第一平均下降速率和所述第二平均下降速率之間的絕對值差值作為信號衰減斜率差值。

25、可選地，所述對每段時(shí)域信號序列進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換處理，生成與各時(shí)域信號序列對應(yīng)的目標(biāo)信號強(qiáng)度分布序列，包括：

26、將每段時(shí)域信號序列與預(yù)設(shè)的窗函數(shù)序列進(jìn)行逐點(diǎn)相乘處理，得到時(shí)域信號子序列；

27、對所述時(shí)域信號子序列進(jìn)行頻譜分析處理，生成初始信號強(qiáng)度分布序列；

28、將所述初始信號強(qiáng)度分布序列中低于預(yù)設(shè)環(huán)境噪聲閾值的頻率單元進(jìn)行置零處理，生成目標(biāo)信號強(qiáng)度分布序列。

29、可選地，所述基于所述電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù)，生成雙模態(tài)特征矩陣，包括：

30、在所述鹽堿化土壤環(huán)境下，對同一空間位置的電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù)進(jìn)行同步對齊處理，生成參數(shù)對集合；

31、將所述參數(shù)對集合中每個(gè)參數(shù)對中的電阻率參數(shù)轉(zhuǎn)換為第一特征值，極化率參數(shù)轉(zhuǎn)換為第二特征值；

32、將同一空間位置的所述第一特征值和所述第二特征值組合為二維特征向量；

33、將所有空間位置的所述二維特征向量進(jìn)行排列，構(gòu)成雙模態(tài)特征矩陣。

34、可選地，所述基于所述極化衰減特征差異和所述雙模態(tài)特征矩陣，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出有機(jī)污染物在鹽堿化土壤環(huán)境下的空間濃度分布預(yù)測結(jié)果，包括：

35、將所述雙模態(tài)特征矩陣中的每個(gè)二維特征向量與對應(yīng)空間位置的所述極化衰減特征差異進(jìn)行組合，生成增強(qiáng)特征向量；

36、根據(jù)所述電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)中的電導(dǎo)率參數(shù)生成的鹽離子濃度梯度，對所述增強(qiáng)特征向量進(jìn)行動態(tài)加權(quán)處理；

37、將加權(quán)后的增強(qiáng)特征向量按照預(yù)設(shè)的空間分布順序輸入至已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，生成每個(gè)空間位置的初始污染濃度值；

38、基于所述介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)對所述初始污染濃度值進(jìn)行介電修正處理；

39、將修正后的污染濃度值及對應(yīng)的空間位置坐標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，輸出空間濃度分布預(yù)測結(jié)果。

40、第二方面，本技術(shù)提供一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測系統(tǒng)，包括：

41、獲取模塊，用于在鹽堿化土壤環(huán)境下的有機(jī)污染檢測場景中，獲取目標(biāo)區(qū)域土壤的介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)、電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)、電阻率參數(shù)和極化率參數(shù)；

42、第一生成模塊，用于基于所述電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù)，生成雙模態(tài)特征矩陣；

43、第二生成模塊，用于將所述雙模態(tài)特征矩陣、所述介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)及所述電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行多源耦合關(guān)聯(lián)，生成動態(tài)數(shù)據(jù)集；

44、篩選模塊，用于通過頻域介電譜分析對所述動態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行頻段篩選，以提取出預(yù)設(shè)頻段范圍內(nèi)有機(jī)污染物與鹽離子的極化衰減特征差異；

45、輸出模塊，用于基于所述極化衰減特征差異和所述雙模態(tài)特征矩陣，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出有機(jī)污染物在鹽堿化土壤環(huán)境下的空間濃度分布預(yù)測結(jié)果。

46、第三方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算設(shè)備，包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行第一方面任一所述的一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法。

47、第四方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法。

48、本技術(shù)中，提供了一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機(jī)污染濃度預(yù)測方法，該方法包括：在鹽堿化土壤環(huán)境下的有機(jī)污染檢測場景中，獲取目標(biāo)區(qū)域土壤的介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)、電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)、電阻率參數(shù)和極化率參數(shù)；基于所述電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù)，生成雙模態(tài)特征矩陣；將所述雙模態(tài)特征矩陣、所述介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)及所述電導(dǎo)率空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行多源耦合關(guān)聯(lián)，生成動態(tài)數(shù)據(jù)集；結(jié)合頻域介電譜分析方式，對所述動態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行頻段篩選，以提取出預(yù)設(shè)頻段范圍內(nèi)有機(jī)污染物與鹽離子的極化衰減特征差異；基于所述極化衰減特征差異和所述雙模態(tài)特征矩陣，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸出有機(jī)污染物在鹽堿化土壤環(huán)境下的空間濃度分布預(yù)測結(jié)果。

49、本技術(shù)提供的技術(shù)方案具有以下有益效果：

50、本技術(shù)建立全面的土壤電性特征數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)分析提供多維度數(shù)據(jù)支撐。構(gòu)建能夠同時(shí)反映土壤導(dǎo)電性和極化特性的特征表達(dá)，增強(qiáng)特征表征能力。實(shí)現(xiàn)多源電性參數(shù)的協(xié)同分析，提升數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性和完整性。有效分離有機(jī)污染物與鹽離子的特征頻段，抑制鹽堿化背景干擾。實(shí)現(xiàn)高精度的有機(jī)污染物空間分布可視化預(yù)測。

51、進(jìn)一步地，本技術(shù)還通過頻域介電譜分析將極化響應(yīng)信號轉(zhuǎn)換為頻域分布數(shù)據(jù)，基于鹽堿化環(huán)境下有機(jī)污染物與鹽離子的極化特性差異確定交界區(qū)間，篩選特定信號變化模式的頻點(diǎn)集合，進(jìn)而提取特征頻段與干擾頻段并計(jì)算其信號衰減斜率差值作為特征差異。

52、并且，該技術(shù)方案通過極化響應(yīng)信號的頻域特征分析，有效區(qū)分了有機(jī)污染物與鹽離子的極化特性差異，利用信號衰減斜率的量化比較，提升了在高鹽堿化背景下有機(jī)污染物的識別精度和特征提取的可靠性。

53、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會更加簡明易懂。