CN111766210B - 一种近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法，首先通过正交试验配置含盐度、有机物影响的硝酸盐标液，测量多光谱信息并计算紫外吸收光谱，建立神经网络模型建模数据集；然后光谱预处理去除高频光谱噪声；再根据紫外光谱特征确定神经网络模型结构并初始化参数；最后神经网络模型训练及超参数的优化，获得基于双隐层神经网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量模型，并使用该模型预测高盐度及有机物干扰条件下的硝酸盐浓度。本发明降低了使用光谱法进行近岸海水硝酸盐浓度检测时盐度及有机物浓度的变化对测量精度的影响，提高了光谱法近岸海水硝酸盐氮测量的精度。
Description
技术领域
本发明涉及海水硝酸盐测量技术，具体为一种近岸复杂海水硝酸 盐氮多光谱测量方法。
背景技术
光谱法作为一种常见的分析检测手段，被广泛应用于水体污染物 浓度检测等领域，常被应用于水质原位传感器进行水质参数的快速原 位测量，具有快速、长时间监测等优势。
但是由于海水中的组分十分复杂，一些适用于淡水的水质光谱法 监测方法，在应用于海水水质监测领域时，常常因为干扰物质的影响 表现的不尽人意。尤其是近海领域盐度及有机物浓度变化大，对光谱 法海水硝酸盐浓度的测量有极大的影响，原因是决定盐度的离子之一 溴离子以及有机物在硝酸盐的紫外吸收波段都具有较强的吸收，与硝 酸盐吸收光谱有部分的重叠，从而造成较大的测量误差，制约了该研 究领域的发展。因此如何校准干扰物对海水光谱造成的影响，对于光 谱法测量海水硝酸盐是极为重要的。
发明内容
针对现有技术中光谱法近海水体硝酸盐浓度测量过程中盐度、有 机物等干扰物对测量精度影响大，影响机理复杂且难以校准的现状， 本发明提供一种近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法。
具体技术方案如下：
一种近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法，包括以下步骤：
(1)通过正交试验配置含盐度、有机物影响的硝酸盐标液，测 量多光谱信息(200-300nm)并计算紫外吸收光谱，建立神经网络模型 建模数据集；具体步骤包括干扰物组分的确定以及干扰原理分析，确 定干扰物的数目以及其浓度变化范围，根据干扰物以及观测对象的浓 度变化范围，确定正交试验的因子数及水平数，基于正交试验，配置 水样并测得其光谱数据，建立训练数据集、测试数据集；
(2)小波变换进行光谱预处理，去除紫外吸收光谱中的高频噪 声；具体步骤包括光谱数据的小波分解，获得小波细节系数及近似系 数，根据VisuShrink阈值，对相应尺度上的细节系数进行阈值量化 处理，去除原始光谱数据中紫外吸收光谱中的高频噪声信号。
(3)根据干扰物及硝酸盐吸收光谱特征确定神经网络模型结构 并初始化参数；具体步骤包括根据吸收光谱特征确定特征波段范围， 根据选取的特征波段确定输入层节点数，以及隐藏层、输出层节点数 的设置，还包括权重及偏置矩阵的初始化，以及学习率、正则化系数、 训练次数超参数的设置，该神经网络使用双隐层结构；
(4)神经网络模型训练及超参数的优化，获得基于双隐层神经 网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量模型，并使用该模型预测高盐度及 有机物干扰条件下的硝酸盐浓度；具体步骤包括利用训练数据集中每 一个样本进行神经网络模型的正向传播计算及误差反向传播更新权 重及偏置矩阵，根据模型在训练集和测试集上的表现，利用折半法优 化模型的超参数，获取最优模型。
所述方法适用于盐度、有机物浓度变化大的复杂水体的硝酸盐浓 度测量，适用于河流入海口、海岸潮间带复杂水体的硝酸盐浓度测量。
与现有技术相比，本发明具有如下有益技术：
本发明提出的方法可以用于盐度、有机物浓度变化大的复杂水体 的硝酸盐浓度测量，适用于河流入海口、海岸潮间带复杂水体的硝酸 盐浓度测量。本发明模型计算的硝酸盐浓度值与其实际值之间线性相 关性R2能够达到0.996，精度为±4.6％Fs，模型能够自动校准干扰物 质的影响，并准确地预测硝酸盐浓度值。此外，本方法降低了使用光 谱法进行近岸海水硝酸盐浓度检测时盐度及有机物浓度的变化对测 量精度的影响，提高了光谱法近岸海水硝酸盐氮测量的精度。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为本发明方法中神经网络结构示意图；
图3为实施例1中的干扰物影响示意图；
图4为实施例1中模型测试结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明，但本发明的保护 范围不受附图和实施例所限。
图1为本发明的总体流程图，如图1所示，本发明为一种基于双 隐层神经网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量方法，包括以下步骤：
(1)通过正交试验配置含盐度、有机物影响的硝酸盐标液，测 量多光谱信息(200-300nm)并计算紫外吸收光谱，建立神经网络模型 建模数据集；
(2)光谱预处理去除高频光谱噪声；
(3)根据光谱特征确定神经网络模型结构并初始化参数；
(4)神经网络模型训练及超参数的优化，获得基于双隐层神经 网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量模型，并使用该模型预测高盐度及 有机物干扰条件下的硝酸盐浓度。
步骤(1)通过正交试验配置含盐度、有机物影响的硝酸盐标液， 测量多光谱信息(200-300nm)并计算紫外吸收光谱，建立神经网络模 型建模数据集，包括盐度、有机物干扰机理分析及浓度范围的确定。
根据近岸海水的光谱特性，筛选海水中对硝酸盐紫外吸收光谱具 有干扰作用的组分，主要包括海水紫外吸光组分分析，其中决定海水 盐度的离子中只有溴离子在硝酸盐紫外吸收特征波段(200-240nm)有 较强的吸收，因此盐度梯度对硝酸盐光谱法测量的干扰主要是由溴离 子导致；海洋中有机物种类繁多，腐植酸占60-80％，因此有机物对 硝酸盐测量的干扰主要由腐植酸导致。还包括利用光谱仪(200-400nm) 以及紫外光源(氙灯)，测得硝酸盐及溴离子、腐植酸光谱，并依据朗 伯比尔定律计算紫外吸收光谱，分析其干扰机理。
确定干扰物的数目及其浓度变化范围以及硝酸盐浓度变化范围， 干扰物数目加1即为正交试验的因子数，设置浓度梯度数目即正交试 验的水平数，根据因子数及水平数，选择对应的正交试验表。正交试 验表根据如下公式进行选取：
L(n)(pq)
其中，n为试验次数，q为因子数，p为因子水平数，最低试验 次数为q*(p-1)。
选取n大于最低试验次数，因子数为q，水平数为p的正交试验 表进行试验测试。
基于设计的正交试验，配置标准水样并使用水体光谱采集装置， 测得其光谱数据，每一个光谱数据对应一组硝酸盐及干扰物浓度，使 用硝酸盐浓度作为标签来标记光谱数据，建立训练数据集，同理建立 测试数据集。训练集样本数目大于测试集数目。
步骤(2)中光谱预处理去除高频光谱噪声，包括光谱数据的小 波分解、细节系数的阈值化处理以及数据的小波重构，使用db4小波 基。
其中光谱数据的小波分解，包括使用分解滤波器中的Lo_D低通 滤波器和Hi_D高通滤波器通过卷积和下采样，分别提取光谱数据的 小波细节系数和近似系数，使用的分解滤波器系数如下所示：
Lo_D＝{-0.0106,0.0329,0.0308,-0.1870,-0.0280,0.6309, 0.7148,0.2304}
Hi_D＝{-0.2304,0.7148,-0.6309,-0.0280,0.1870,0.0308, -0.0329,-0.0106}
根据VisuShrink阈值，对相应尺度上的细节系数进行阈值量化 处理，去除原始光谱数据中的高频噪声信号，VisuShrink阈值公式 如下：
其中：a＝m/0.6745，m为Lo_D系数绝对值的中值，N为光谱数据 波段数。
将分解得到的细节系数中高于b的值设置为0，去除原始数据中 的高频噪声信号。
数据的小波重建包括使用重构滤波器中的Lo_R低通滤波器和 Hi_R高通滤波器通过卷积和上采样，并将得到的信号相加，获取小 波重构数据。使用的重构滤波器系数如下：
Lo_R＝{0.2304,0.7148,0.6309,-0.0280,-0.1870,0.0308, 0.0329,-0.0106}
Hi_R＝{-0.0106,-0.0329,0.0308,0.1870,-0.0280,-0.6309, 0.7148,-0.2304}
步骤(3)根据光谱特征确定神经网络模型结构并初始化参数， 包括神经网络层数的设置、各层节点的设置、权重及偏置矩阵的初始 化。为了发现更多数据之间的隐藏关联，神经网络模型的层数设置为 4层，包括一个输入层，一个输出层，两个隐藏层，神经网络结构示 意图如图2所示。输入层节点数为光谱特征波段对应的数目，输出层 节点数为观测对象的数目，隐藏层节点数根据以下经验公式确定：
其中，h为隐藏层节点数，a为取值范围1-10的常数，b为输入 层输出层节点数的总和。
权重及偏振矩阵随机初始化为符合均值为0，方差为0.33的正 态分布的随机矩阵。超参数的初始化依据经验法设置，学习率初始化 为0.5，正则化参数初始化为0.1，训练次数初始化为100000。
步骤(4)神经网络模型训练及超参数的优化，获得基于双隐层 神经网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量模型，并使用该模型预测盐度 及有机物干扰条件下的硝酸盐浓度，还包括利用训练数据集中每一个 样本进行神经网络模型的正向传播计算及误差反向传播更新权重及 偏置矩阵。
信号的正向传播基于输入数据、权重、偏置矩阵的运算，公式如 下：
Oi＝Softplus(Wi·Ii+Bi)
其中，Oi为第i层神经网络的输出数据矩阵，Ii为第i层网络的 输入数据矩阵，Wi为第i网络的权重矩阵，Bi为第i层网络的偏置矩 阵，Softplus()为激活函数。
Softplus函数公式如下：
Softplus(x)＝log(1+ex)
神经网络模型误差的反向传播包括损失函数的计算及权重的更 新，其中损失函数除了误差，还添加了正则项来避免过拟合现象，损 失函数公式如下：
其中，Loss为本次训练损失值，m为训练集样本的数目，Ypre为 模型预测结果，Yact为对应的训练集目标结果，α为正则项系数，W为 权重矩阵。
权重的更新公式如下：
Wi,after＝Wi,front+ΔWi
其中，ΔWi为第i层网络权重的修改量，r为学习率，Ej为第j 层神经网络的损失值，I为单位矩阵，Oi+1为该层网络的输出值，
为 该层网络的输入值，Wi,front为更新后的权值矩阵，Wi,after为更新后 的权值矩阵。
学习率随着训练次数的增加，每训练100次衰减1％以避免训练 陷入局部最优解，偏置矩阵的更新方法与权值矩阵的更新方法相似。
根据模型在训练集和测试集上的表现，利用折半法优化模型的超 参数，获取最优模型，主要优化波段的选取、隐藏层节点数、学习率、 正则化系数、训练次数5个超参数。尝试使用不同的特征波段进行模 型的训练，根据选取的波段数目即输入层节点数，优化隐藏层节点数。 训练开始时参数设置偏大(学习率0.5；正则化系数0.1；训练次数 100000)，依次折半选择训练误差更小的参数，筛选出最优的学习率 后进行正则化系数、训练次数的优化，得到最终模型。
实施例1：
近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法可用于河流入海口、潮间 带等盐度及有机物浓度变化大的近海海域的硝酸盐浓度的测量。
为验证本发明方法的可行性及有效性，对本发明方法进行试验。
(1)进行干扰物组分的确定以及干扰原理分析，配置海水中主 要组分(溴离子、腐植酸)和硝酸盐的标准溶液，扫描光谱并计算紫 外吸收光谱。进行比较，发现对硝酸盐浓度测量干扰较大的物质为溴 离子及氯离子，如图3所示，硝酸盐的紫外吸收波段主要为210-240nm， 而在这个区间内溴离子及有机物同样具有较强的吸收。
确定干扰物的数目为2，根据硝酸盐及溴离子、有机物在海水中 的浓度变化范围(硝酸盐氮100-900μg/l；溴离子50-90mg/l；腐植 酸100-900μg/l)，确定正交试验的因子数及水平数为5，如表1所 示。基于正交试验，配置混合水样并测得其光谱数据，建立训练数据集，共25组数据。
表1训练集正交实验因子及水平
确定正交试验的因子数及水平数为4，如表2所示，基于正交试 验获得测试数据集，共16组数据，剔除其中一组由于人工操作失误 导致的坏值，测试集数据共15组。
表2测试集正交实验因子及水平
(2)使用DB4小波基对数据集中的紫外吸收光谱数据进行小波 分解，获得小波细节系数及近似系数，根据VisuShrink阈值，对相 应尺度上的细节系数进行阈值量化处理，去除原始光谱数据中的高频 噪声信号。
(3)神经网络层数设置为4层，包括输入层、两个隐藏层、一 个输出层。图3为实施例1中的干扰物影响示意图，如图所示，输入 数据根据图3中的光谱特征，选取波段范围为210-270nm的光谱数据 作为输入数据，共有30个输入，故输入层节点初始化为30，隐藏层节点数初始化为15，输出层数据为硝酸盐浓度值，输出层节点数目 初始化为1。
权重及偏置矩阵初始化为符合均值为0，方差为0.33的正态分 布的随机矩阵。
学习率初始化为0.5，正则化参数初始化为0.1，训练次数初始 化为100000。
(4)利用训练数据集中每一个样本进行神经网络模型的正向传 播计算及误差反向传播更新权重及偏置矩阵进行训练，尝试使用不同 的特征波段进行模型的训练，根据选取的波段数目即输入层节点数， 优化隐藏层节点数。根据模型在训练集和测试集上的表现，利用折半 法优化模型的超参数，获取最优模型。
最终确定模型的输入层节点数为12(波段218-242nm)，隐藏层 节点数为5，输出层节点数为1，学习率为0.3，正则项系数为0.00001， 训练650次得到最优模型。
利用建立的神经网络模型以及测试样本集进行验证，模型测试结 果如图4所示，从图4中可以看出，在干扰物影响存在的情况下，模 型计算的硝酸盐浓度值与其实际值之间线性相关性R2能够达到0.996， 精度为±4.6％Fs，模型能够自动校准干扰物质的影响，并较为准确地 预测硝酸盐浓度值。
Claims (2)
1.一种近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)通过正交试验配置含盐度、有机物影响的硝酸盐氮标液，测量多光谱信息并计算紫外吸收光谱，建立神经网络模型建模数据集；具体步骤包括干扰物组分的确定以及干扰原理分析，确定干扰物的数目以及其浓度变化范围，根据干扰物以及观测对象硝酸盐氮的浓度变化范围，确定正交试验的因子数及水平数，基于正交试验，配置含溴离子、腐植酸影响的硝酸盐氮标液，并测得其光谱数据，建立训练数据集、测试数据集；其中，多光谱信息是波长为200-300nm之间的光谱信息；干扰物的数目为2，干扰物组分为溴离子和腐植酸，即所述盐度具体为溴离子，所述有机物具体为腐植酸，溴离子浓度变化范围为50-90mg/L，腐植酸浓度变化范围为100-900μg/L，硝酸盐氮浓度变化范围为100-900μg/L；
(2)小波变换进行光谱预处理，去除紫外吸收光谱中的高频噪声；具体步骤包括紫外吸收光谱数据的小波分解，获得小波细节系数及近似系数，根据VisuShrink阈值，对相应尺度上的细节系数进行阈值量化处理，去除原始紫外吸收光谱中的高频噪声信号，其中，小波分解使用db4小波基；
(3)根据干扰物及硝酸盐氮紫外吸收光谱特征确定神经网络模型结构并初始化参数；具体步骤包括根据紫外吸收光谱特征确定特征波段范围，根据选取的特征波段确定输入层节点数，以及隐藏层、输出层节点数的设置，还包括权重及偏置矩阵的初始化，以及学习率、正则化系数、训练次数超参数的设置，该神经网络使用双隐层结构；
(4)神经网络模型训练及超参数的优化，获得基于双隐层神经网络的近岸复杂海水硝酸盐氮测量模型，并使用该模型预测高盐度及有机物干扰条件下的硝酸盐浓度；具体步骤包括利用训练数据集中每一个样本进行神经网络模型的正向传播计算及误差反向传播更新权重及偏置矩阵，根据模型在训练集和测试集上的表现，利用折半法优化模型的超参数，获取最优模型，最终确定218-242nm为特征波段，输入层节点数为12，隐藏层节点数为5，输出层节点数为1，学习率为0.3，正则项系数为0.00001， 训练650次得到最优测量模型。
2.根据权利要求1所述的近岸复杂海水硝酸盐氮多光谱测量方法，其特征在于：所述方法适用于盐度、有机物浓度变化大的复杂水体的硝酸盐氮浓度测量，适用于河流入海口、海岸潮间带复杂水体的硝酸盐氮浓度测量。
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