一种土壤污染物精准识别与治理方法及装置与流程

本申请涉及污染源解析，尤其涉及一种土壤污染物精准识别与治理方法及装置。

背景技术：

1、当前环境污染已成为全球关注的焦点之一，由于在工业生产过程中会产生大量污染物，包括重金属、农药、石油烃和溶剂类有机物等，而大部分场地处于复合污染状态，这给污染场地的调查增加了极大的难度，也对于环境监测和治理带来的很大挑战。而传统的土壤污染物的识别与治理方法，主要是采用仪器设备实现特征污染物的识别以及污染物的浓度数据获取，从而实现对污染场地进行清洁治理。但是整个识别和治理操作过程十分费时费力，操作复杂，且在获取过程中易受污染，以及随着时间推迟，场地污染程度变化，导致识别准确性下降，从而使得治理效果不佳。

技术实现思路

1、本申请提供了一种土壤污染物精准识别与治理方法、装置、终端及存储介质，以解决现有技术中土壤污染物的治理效果不佳的问题。

2、第一方面，本申请提供了一种土壤污染物精准识别与治理方法，包括：

3、获取待识别土壤的高光谱遥感图，并将所述高光谱遥感图输入特征污染物识别模型，得到所述待识别土壤的特征污染物，所述特征污染物识别模型基于机器学习算法构建得到；

4、获取所述待识别土壤的视电阻率，并根据所述视电阻率，确定所述待识别土壤的羽状扩散区域；

5、获取所述羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，并根据所述特征污染物中的非水相液体的标准单位浓度和所述羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，确定所述待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度；

6、根据所述羽状扩散区域和所述治理样本的单位浓度，确定所述待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量。

7、第二方面，本申请提供了一种土壤污染物精准识别与治理装置，包括：

8、特征识别模块，用于获取待识别土壤的高光谱遥感图，并将所述高光谱遥感图输入特征污染物识别模型，得到所述待识别土壤的特征污染物，所述特征污染物识别模型基于机器学习算法构建得到；

9、区域识别模块，用于获取所述待识别土壤的视电阻率，并根据所述视电阻率，确定所述待识别土壤的羽状扩散区域；

10、浓度确定模块，用于获取所述羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，并根据所述特征污染物中的非水相液体的标准单位浓度和所述羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，确定所述待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度；

11、治理模块，用于根据所述羽状扩散区域和所述治理样本的单位浓度，确定所述待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量。

12、第三方面，本申请提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

13、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

14、本申请提供一种土壤污染物精准识别与治理方法、装置、终端及存储介质，通过获取待识别土壤的高光谱遥感图，并将高光谱遥感图输入特征污染物识别模型，得到待识别土壤的特征污染物；获取待识别土壤的视电阻率，并根据视电阻率，确定待识别土壤的羽状扩散区域；获取羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，并根据特征污染物中的非水相液体的标准单位浓度和羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，确定待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度；将羽状扩散区域的空间体积和治理样本的单位浓度相乘，确定待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量。本申请通过确定羽状扩散区域，以及羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，得到待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度，从而得到待识别土壤区域的治理样本的需求量，使得待识别土壤中所需要的治理样样本的需求量更加准确，并且通过特征污染物识别模型获取待识别土壤的特征污染物，提高了特征污染物的识别速率，从而改善了污染物的治理效果。

技术特征：

1.一种土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，所述获取所述待识别土壤的视电阻率，并根据所述视电阻率，确定所述待识别土壤的羽状扩散区域，包括：

3.根据权利要求1所述的土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，所述根据所述特征污染物中的非水相液体的标准单位浓度和所述羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，确定所述待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度，包括：

4.根据权利要求1所述的土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，在所述根据所述羽状扩散区域和所述治理样本的单位浓度，确定所述待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，所述根据所述羽状扩散区域和所述治理样本的单位浓度，确定所述待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量，包括：

6.根据权利要求1所述的土壤污染物精准识别与治理方法，其特征在于，在所述获取待识别土壤表层的高光谱遥感图之前，所述方法还包括：

7.一种土壤污染物精准识别与治理装置，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的土壤污染物精准识别与治理装置，其特征在于，所述区域识别模块用于：

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至6中任一项所述土壤污染物精准识别与治理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至6中任一项所述土壤污染物精准识别与治理方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种土壤污染物精准识别与治理方法及装置。该方法包括：获取待识别土壤的高光谱遥感图，并将高光谱遥感图输入特征污染物识别模型，得到待识别土壤的特征污染物；获取待识别土壤的视电阻率，并根据视电阻率，确定待识别土壤的羽状扩散区域；获取羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，并根据特征污染物中的非水相液体的标准单位浓度和羽状扩散区域的最底层的非水相液体的单位浓度，确定待识别土壤中特征污染物所需要的治理样本单位浓度；根据羽状扩散区域和治理样本的单位浓度，确定待识别土壤区域对应的特征污染物的治理样本的需求量。本申请能够提高特征污染物的识别速率，以及改善污染物的治理效果。

技术研发人员：冯爱茜,杨志清,张奇,金奇,赵林,祁天琛,袁彦辉,杨泽恩
受保护的技术使用者：煜环环境科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4