[发明专利]土壤重金属污染的评价方法、设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种土壤重金属污染的评价方法，其特征在于，所述方法包括：

从待评价区域中选取若干第一测试点；

分别获取所述第一测试点的第一坐标信息和第一重金属浓度值；

基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待评价区域中选取若干第一测试点之后，所述方法还包括：

从所述待评价区域中选取若干第二测试点，并获取各第二测试点的第二坐标信息；

基于所述第二坐标信息，通过第二预设神经网络模型确定所述第二测试点的第二重金属浓度值；

相应地，所述基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级，具体包括:

基于所述第一坐标信息、第一重金属浓度值、第二坐标信息和第二重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级之前，所述方法还包括：

获取若干样本区域信息和各样本区域信息对应的污染等级，所述样本区域信息包括各样本区域中的若干测试点的坐标信息和重金属浓度值；

根据所述样本区域信息和各样本区域信息对应的污染等级建立所述第一预设神经网络模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本区域信息和各样本区域信息对应的污染等级建立所述第一预设神经网络模型，具体包括：

获取初始神经网络模型；

通过所述样本区域信息和各样本区域信息对应的污染等级，对所述初始神经网络模型进行训练，将训练后的初始神经网络模型作为第一预设神经网络模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述第一测试点的第一坐标信息和第一重金属浓度值之后，所述方法还包括:

获取初始神经网络模型；

基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，对所述初始神经网络模型进行训练，将训练之后的初始神经网络模型作为所述第二预设神经网络模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述第一测试点的第一坐标信息和第一重金属浓度值之后，所述方法还包括：

分别对所述第一重金属浓度值进行归一化处理，得到与各第一重金属浓度值对应的目标重金属浓度值；

相应地，所述基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级，具体包括：

基于所述第一坐标信息和目标重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过以下公式对所述第一重金属浓度值进行归一化处理，得到与各第一重金属浓度值对应的目标重金属浓度值，

其中，X_i为第i个第一重金属浓度值，Y_i为与X_i对应的目标重金属浓度值，X_max为数值最大的第一重金属浓度值，X_min为数值最小的第一重金属浓度值。

8.一种土壤重金属污染的评价设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的土壤重金属污染的评价程序，所述土壤重金属污染的评价程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的土壤重金属污染的评价方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有土壤重金属污染的评价程序，所述土壤重金属污染的评价程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的土壤重金属污染的评价方法的步骤。

10.一种土壤重金属污染的评价装置，其特征在于，所述土壤重金属污染的评价装置包括：

选取模块，用于从待评价区域中选取若干第一测试点；

获取模块，用于分别获取所述第一测试点的第一坐标信息和第一重金属浓度值；

确定模块，用于基于所述第一坐标信息和第一重金属浓度值，通过第一预设神经网络模型确定所述待评价区域的土壤重金属污染的污染等级。