[发明专利]土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及土壤分析技术领域，公开了一种土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设区域的土壤原始样本，对所述土壤原始样本进行预处理，获得土壤数据集；基于所述土壤数据集建立初阶监测模型，对所述初阶监测模型进行训练，获得目标监测模型；输入目标区域的土壤基础数据至所述目标监测模型，以获得所述目标区域的土壤重金属含量。通过对基于土壤数据集建立的初阶监测模型进行训练，以提高目标监测模型对土壤重金属含量的监测精度和监测速度，弥补传统技术对土壤重金属含量监测精度和监测速度上的不足，也减少了人力物力上的经济支出。

技术领域

本发明涉及土壤分析技术领域，尤其涉及一种土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着工业活动的发展，难免会将重金属带入到土壤中，致使土壤中重金属含量明显高于标准值，并造成现存的或潜在的土壤质量退化、生态与环境恶化等现象的发生，而铅、镉、汞、砷等重金属，通过大气、水、食品等进入人体，在人体某些器官内积累，造成慢性中毒，危害了人体健康。在预防、监测、治理土壤重金属污染过程中，检测土壤重金属含量是一个非常重要的环节。但是现有重金属的定量检测分析技术所需仪器较为复杂，且土壤样品前期处理步骤过于繁琐，无法实现对土壤重金属的快速监测，监测精度也得不到保障，因此，如何提高土壤重金属含量的监测精度和监测速度，成为一个亟待解决的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高土壤重金属含量的监测精度和监测速度的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种土壤重金属含量的监测方法，所述方法包括以下步骤：

获取预设区域的土壤原始样本，对所述土壤原始样本进行预处理，获得土壤数据集；

基于所述土壤数据集建立初阶监测模型，对所述初阶监测模型进行训练，获得目标监测模型；

输入目标区域的土壤基础数据至所述目标监测模型，以获得所述目标区域的土壤重金属含量。

优选地，所述获取预设区域的土壤原始样本，对所述土壤原始样本进行预处理，获得土壤数据集的步骤，具体包括：

获取预设区域的土壤原始样本，通过光谱仪获取所述土壤原始样本的激光诱导击穿光谱数据；

对所述激光诱导击穿光谱数据进行归一化处理，获得土壤数据集。

优选地，所述基于所述土壤数据集建立初阶监测模型，对所述初阶监测模型进行训练，获得目标监测模型的步骤，具体包括：

对所述土壤数据集进行聚类分析，获得初阶中心点与初阶宽度向量；

通过预设粒子群优化算法对所述土壤数据集进行优化处理，获得初阶权值和初阶阈值；

基于所述初阶中心点、所述初阶宽度向量、所述初阶权值以及初阶阈值建立初阶监测模型；

对所述初阶监测模型进行训练，获得目标监测模型。

优选地，所述通过预设粒子群优化算法对所述土壤数据集进行优化处理，获得初阶权值和初阶阈值的步骤，具体包括：

基于预设粒子群优化算法，根据所述土壤数据集生成大种群，并基于所述大种群生成小种群；

通过预设适应度规则将所述小种群中适应度最大的个体作为小种群最优个体；

获取所述小种群最优个体对应的目标适应度；

对所述大种群中历史最大适应度小于所述目标适应度的个体进行迭代处理，获得迭代后的大种群；