[发明专利]土壤重金属含量检测建模方法及装置、检测方法及装置

权利要求书

1.一种土壤重金属含量检测建模方法，其特征在于，包括：

对于每一土壤样本，获取所述土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量，将所述土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量的组合作为一个训练样本，获得多个训练样本，组成训练样本集；

基于所述训练样本集，利用向后间隔偏最小二乘法依次建立多个基模型；

根据预设的集成策略，将各基模型集成为土壤重金属含量检测模型；

其中，所述基模型，用于表示土壤样本的荧光光谱中若干个波段的荧光光谱与土壤样本的目标重金属含量之间的关系；所述目标重金属，为多种重金属；

基于所述训练样本集，利用向后间隔偏最小二乘法依次建立多个基模型的具体步骤包括：

获取第t个基模型的加权误差和，根据所述第t个基模型的加权误差和，更新第t个训练子集中每一训练样本的采样概率；

根据更新后的所述训练样本集中每一训练样本的采样概率，对所述训练样本集进行采样，获取第(t+1)个训练子集；

基于所述第(t+1)个训练子集，利用偏最小二乘法和变量区间选择算法，建立第(t+1)个基模型；

所述基于所述第(t+1)个训练子集，利用偏最小二乘法和变量区间选择算法，建立第(t+1)个基模型的具体步骤包括：

基于第(t+1)个训练子集，利用偏最小二乘法和变量区间选择算法，从用于建立第t个基模型的(k-t)个波段中，确定用于建立第(t+1)个基模型的(k-t-1)个波段，确定建立在所述(k-t-1)个波段上的第(t+1)个基模型；

其中，1≤t≤k-1；k表示基模型的个数；第t个基模型的加权误差和，是根据第t个训练子集和第t个训练子集中每一训练样本的采样概率获得的；

所述组成训练样本集，与基于所述训练样本集，利用向后间隔偏最小二乘法依次建立多个基模型之间，还包括：

基于所述训练样本集，利用交叉验证方法，确定基模型的个数和主成分数，将波段的数量设置为等于基模型的个数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的集成策略，将各基模型集成为土壤重金属含量检测模型的具体步骤包括：

按照各基模型输出的预测值从大到小的顺序，确定各基模型的求和序号；

将各基模型的所述加权误差和，按照求和序号从小到大的顺序进行累加，确定累加结果大于各基模型的加权误差和之和的一半的最小求和序号；

将求和序号为所述最小求和序号的基模型的输出作为所述土壤重金属含量检测模型的输出。

3.根据权利要求1至2任一所述的方法，其特征在于，对于每一土壤样本，获取所述土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量之前还包括：

配置目标重金属含量属于预设范围的多个土壤样本。

4.一种土壤重金属含量检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测土壤的荧光光谱；

将所述待检测土壤的荧光光谱输入至土壤重金属含量检测模型，输出所述待检测土壤中目标重金属含量的检测结果；

其中，所述土壤重金属含量检测模型是利用权利要求1至3任一所述的方法建立的。