一种土壤重金属移动监测方法

技术领域

本发明涉及污染监测技术领域，具体为一种土壤重金属移动监测方法。

背景技术

我国是工业大国，采矿、冶炼、焦化、化工等行业发达，场地土壤污染问题突出。一方面，重污染企业用地、工业废弃地、工业园区、采矿区等土壤点位中，均存在大量不同程度重金属超标的点位；另一方面，为更安全、智能、经济地控制生产风险，行业中重点土壤污染风险源泄露实时响应和无损监测的需求日益旺盛。这都需要对场地土壤污染区域分布进行快速获取，目前这一工作以人工为主，存在效率较低、采样点稀疏带来的准确率不足、不利于工作人员健康等问题；特别是在某些紧急情况下，需要在保证人员安全的前提下，进行快速的土壤污染监测，传统的监测方法难以适应，需要开发新型快速、自动化的监测方法。

另外，在目前采用的技术中，自动化和智能化的程度很低。而其他一些基于高光谱遥感、智能反演算法等技术获取的重金属污染数据精度较低，无法做到精细化测量和定点测量。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种土壤重金属移动监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题,本发明通过智能机器人对土壤进行采样，安全性更高，监测精度更高。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种土壤重金属移动监测方法，根据以下步骤进行：步骤一、采用无人地面小车导航至已规划的检测点；步骤二、无人地面小车搭载仪器前往下一个目标点位；步骤三、判断目标是否为可检测地面；步骤四、向机械臂下发测量指令，机械臂下降使监测仪器接触地面；步骤五、利用X射线荧光分析仪测量土壤中重金属成分和含量；步骤六、在无人小车和服务器分别记录重金属参数；步骤七、向机械臂下发测量完成指令，机械臂上升并复位；步骤八、清理X射线荧光分析仪下表面残留的土壤；步骤九、判断目标点是否全部检测完成；步骤十、利用算法分析重金属的分布情况，现场分析、现场成图。

进一步的，所述步骤一和步骤二中，检测点位通过工作人员远程实现规划，且利用导航算法控制无人地面小车移动到下一个重金属污染点位中。

进一步的，所述步骤三中，对地面的判断过程中通过利用地面覆盖物识别模块判断检测点地面是否为土壤。

进一步的，当无人地面小车判断该地面为可检测地面时，进行步骤四，当无人地面小车判断该地面为非土壤地面时，重复步骤二寻找下一个目标检测点位。

进一步的，所述步骤五中，通过机械臂将X射线荧光分析仪送至贴合地面的位置后进行后续测量工作。

进一步的，X射线荧光分析仪对检测点位中的重金属具体种类和每种类型的含量进行检测，所述无人地面小车内部自带存储模块，并将测量数据记录在该存储模块的内部。

进一步的，测量数据通过无人地面小车内部的通讯模块同步发送到远程服务器中，并进行后续的深度分析。

进一步的，所述无人地面小车内部搭载有边缘计算设备，通过该边缘计算设备将采集的重金属含量数据进行初步分析。

进一步的，所述边缘计算机设备结合土壤重金属分析模块，即时生成检测场地的重金属污染分布图，并同步发送到远程服务器中。

本发明的有益效果：

1.该土壤重金属移动监测方法利用搭载的X射线荧光分析仪快速分析样品土壤中的重金属种类及含量，并利用无人地面小车的边缘计算能力，结合在各采样点位获取到的重金属情况，演算出场地范围内的重金属污染情况，现场分析、现场制图，从而快速、自动地完成土壤污染监测任务。

2.该土壤重金属移动监测方法中，无人地面小车利用搭载的边缘计算设备，对所有的测量数据进行初步分析，结合土壤重金属分析模块，即时生成检测场地的重金属污染分布图，为实地测量人员提供重要的数据参考，大大提高了工作效率。

附图说明

图1为本发明一种土壤重金属移动监测方法的流程图；

图2为本发明一种土壤重金属移动监测方法的网络结构图；

图3为本发明一种土壤重金属移动监测方法残差模块结构图；

图4为本发明一种土壤重金属移动监测方法中光谱仪检测结果示例图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

请参阅图1至图4，本发明提供一种技术方案：一种土壤重金属移动监测方法，通过无人地面小车(UGV)搭载监测仪器对污染场地的智能化检测流程如下：无人地面小车接受专家远程规划的检测点，利用导航算法前往下一个检测点对重金属污染的情况进行实地检测。利用地面覆盖物识别模块判断检测点地面是否为土壤，从而判断是否能够采样，如果不能则跳过该点前往下个检测点。

如果到达的检测点可以被X射线荧光分析仪检测，无人地面小车则向机械臂下达测量的指令，机械臂下降将X射线荧光分析仪送至贴合地面，测量土壤中的重金属成分和含量。并将测量的结果记录在无人地面小车的存储器上，同时将数据发送至远程服务器，用于进一步深度分析。测量完成之后，无人地面小车向机械臂发送上升的指令，机械臂恢复到初始位置，无人地面小车控制清洁单元清理X射线荧光分析仪下表面残留的土壤，以免干扰下次测量。

在判断所有的检测点都测量完毕，获取全部的测量数据之后，无人地面小车利用搭载的边缘计算设备，对所有的测量数据进行初步分析，结合土壤重金属分析模块，即时生成检测场地的重金属污染分布图，为实地测量人员提供重要的数据参考，大大提高了工作效率。

本实施例，(一)地面覆盖物识别模块：地物覆盖识别模块实现土壤识别及辅助导航算法，用于判断无人车沿途栅格内地面是否为土壤，从而判断是否可以进行采样。该功能使用深度神经网络进行地物覆盖物识别，具体网络结构如图2所示。

网络结构使用残差模块对网络进行优化，解决随着网络深度增加导致的训练问题。在残差网络中，不是让网络直接拟合原先的映射，而是拟合残差映射。用表示残差映射，网络输出为残差模块，如下图3所示。其中，恒等映射分为两种情况，输入输出通道数相同时，直接使用相加。当输入输出通道数不同时，使用1x1的卷积对输入层进行通道变换，从而令输入输出通道数达到一致。恒等映射不会增加模型的参数和复杂度，并且整个模型还是使用端到端的方式进行训练。

本实施例，(二)采样检测模块：采样检测模块的硬件设备包括机械臂和X射线荧光分析仪。根据导航及流程控制算法的调度，结合土壤识别结果，无人车在导航到可以采样的坐标点时，通过HTTP请求向机械臂发送采样指令，机械臂按预设动作下探并采集土壤样本，使用X射线荧光分析仪对土壤样本中的重金属成分和含量快速检测，检测结果示例如图4。本模块记录分析仪的检测结果，同时通过GPS定位获取无人地面小车的位置数据，与检测结果一起返回。无人地面小车将数据处理之后记录到存储器上，并且利用HTTP请求将数据发送到远程服务器。

本实施例，(三)重金属污染分析模块：无人地面小车(UGV)携带的设备具有较强的边缘算力，外业检测人员在室外测量完成后，可以利用无人地面小车的重金属污染分析模块对重金属污染的数据进行初步分析，获取重金属污染分布图，实现对污染区域的快速监测和分析，极大地提高了工作的执行效率。

由于土壤重金属监测数据得到的是离散点的数值，因此想要观察重金属污染区域的空间分布，必须将离散点的监测数据进行空间插值。监测数据的空间插值方法是填补离散样本点之间的空间中缺失数据的一种方法，即将空间上离散的监测数据转换为曲面数据，目的是使点数据也能用于空间分析和建模。由于不同元素的空间分布规律不同，因此很难用一种空间插值算法模拟出各类重金属元素的分布情况。

本模块基于上述需求，实现了反距离权重法(IDW)和普通克里金法(OK)两种空间插值算法：

反距离权重法假设彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小，是一种确定性方法，基于信息点之间的相似程度来创建一个拟合面。公式如下：

式中，z

式中，d

普通克里金插值算法以变异函数理论模型和结构分析为基础，在局部区域内对区域变量进行无偏最优估计，不仅考虑了距离远近的影响，还考虑了己知点的位置和属性值整体的空间分布和格局，是地统计学的主要插值方法之一，见下公式：

式中，z

式中，y(h)为半变异函数；h为滞后距离；N(h)为距离等于h的样点对数；z

根据模块四得到的各采样点的各重金属元素含量数据，选择采样点中的一部分做交叉验证，确定每种元素使用哪种空间插值方法效果更佳。需要注意的是，不同场地同一元素对应的最佳方法可能不同，需要验证。

交叉验证假设一部分采样点数据未知，用另一部分采样点数据和两种空间插值算法预测假设点的元素含量，从而验证不同插值方法与每种元素的适应度。本模块使用的交叉验证指标为平均相对误差(MRE)，见公式：

式中，z

选定合适的插值方法后，利用无人地面小车的边缘计算能力，对所有的采样点进行分析，绘制出场地污染分布图，可以达到即时检测即时成图的效果，实现对污染区域的快速监测和分析。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。