CN113791041A - 土壤重金属检测设备的自适应校正方法及检测设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法、土壤重金属检测设备、电子设备及存储介质。本发明提供一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，包括：建立自适应校正模型；形成实体化校正库；接收土壤重金属的光谱数据；对所述光谱数据进行自适应校正。本发明提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，通过建立自适应校正模型，形成实体化校正库，在接收土壤重金属的光谱数据后，可对光谱数据进行自适应校正，提高了土壤重金属检测设备的检测精度。

Description

土壤重金属检测设备的自适应校正方法及检测设备
技术领域
本发明涉及土壤重金属检测校正技术领域，尤其涉及一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法、土壤重金属检测设备、电子设备及存储介质。
背景技术
重金属对土壤的污染短期内难以恢复，土壤中的重金属可能会通过食物链进入农产品，影响到农产品的质量安全，因此可能会严重危及到人类健康、生存和发展，因而对土壤中主要重金属的含量进行检测是十分必要的。传统的实验室检测方法主要是土壤通过强酸消解处理后，采用光谱法进行重金属测量。虽然实验室检测精度、准确性高，但由于其检测周期长、工作繁琐、设备体积庞大、检测成本高及检测过程中可能存在环境污染的原因，难以完成现场快速检测与筛查任务，除了需要较高准确度外，在实际生产生活中并不实用。当前土壤重金属检测技术的发展趋势是提供快速、简便、准确、低成本的重金属检测方法和设备。目前国内外重金属现场快速定量检测的常规方法主要包括光学检测法和电化学检测法，其中光学分析法的灵敏度、准确度高，适用范围广，检测限逐渐降低，操作简单快速，随着发射光源的小型化发展，应用光谱法检测的快速定量检测方法的现场移动检测设备，具有样品制备简单、速度快、小型便捷、检测成本低等优点，已经成为土壤重金属检测的重要手段。
土壤重金属移动检测设备主要应用于各类现场快速检测与筛查任务，如何在提高检测效率的同时，减低检出限，提高检测精度，在某种元素或多种元素的定量测定中对标实验室大型检测设备，带动农田环境污染物检测技术和装备水平的提高，成为设备设计开发的重要研究方向与目标。
发明内容
本发明提供一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法、土壤重金属检测设备、电子设备及存储介质，用以提高土壤重金属移动检测设备的检测精度。
本发明提供一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，包括：建立自适应校正模型；形成实体化校正库；接收土壤重金属的光谱数据；对所述光谱数据进行自适应校正。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述建立自适应校正模型的步骤进一步包括：对三个层级中的不同场景的分类条件进行组合，对所述组合进行校正试验，建立所述自适应校正模型。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述对三个层级中的不同场景的分类条件进行组合的步骤进一步包括：所述三个层级包括：第一层级、第二层级和第三层级，其中，所述第一层级为测量原理，所述第二层级为土壤类型，所述第三层级包括土壤粒径、土壤含水率以及土壤浓度梯度。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述形成实体化校正库的步骤进一步包括：选取优选方案形成实体化校正库。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述选取优选方案形成实体化校正库的步骤进一步包括：对不同场景的分类条件进行组合，依据所述分类条件制作满足不同条件组合的标样，基于所述自适应校正模型的测量原理，选择对应的校正方法组合，应用不同的校正方法组合对所述标样进行测定后的校正，获得多个校正含量值，计算多个所述校正含量值的均方根误差，选取均方根误差最小值的校正方法组合作为某种标样最后的校正方法组合，存入所述实体化校正库。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述接收土壤重金属的光谱数据的步骤进一步：接收通过原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法中的任意一种方法获取的土壤重金属的光谱数据。
根据本发明提供的一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，所述对所述光谱数据进行自适应校正的步骤进一步：对所述光谱数据进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正以及土壤辅助因素校正。本发明还提供一种土壤重金属检测设备，包括：建立模块，所述建立模块用于建立自适应校正模型；形成模块，所述形成模块用于形成实体化校正库；接收模块，所述接收模块用于接收土壤重金属的光谱数据；校正模块，所述校正模块用于对所述光谱数据进行自适应校正。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法的步骤。
本发明提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，通过建立自适应校正模型，形成实体化校正库，然后再对土壤重金属的光谱数据进行自适应校正，提高了土壤重金属检测设备的检测精度。同时，本发明提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，降低了开发工程量，设备改造成本低。各设备可在一定参数情况下，依据光谱特点动态适配不同校正方法。完善了在无土壤预处理条件下校正的问题，减少了使用者在无土壤预处理，不同土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等条件下需重复实验确定定量测量偏差的情况。现场检测设备在光谱处理时选用多种预处理校正方法、倍率校正方法、峰位校正方法、土壤辅助因素校正进行校正处理，并使用均方根误差依据土壤样品条件对多种方法组合进行优选，可实现对原始光谱的良好校正。同时，现有技术中多类不同校正方案的设备协同作业不易管理，难以直接从解析的含量值体现各设备的含量测定精准程度，本发明实施例提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，获取不同检测样品光谱数据后，统一应用不同的校正方法组合，清晰的校正流程有利于降低预处理造成的含量误差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法的流程图；
图2是本发明提供的土壤重金属检测设备的结构示意图；
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
下面结合图1-图3描述本发明的土壤重金属检测设备的自适应校正方法、土壤重金属检测设备、电子设备及存储介质。
土壤重金属检测设备在对不同状态下的土壤进行重金属含量快速测定时，获得的光谱信号，不仅包含激发的光谱，还包含噪声、杂散光、基线漂移等不同干扰。若直接对获得的光谱信号进行定量计算，重金属含量值误差较大，难以实现现场快速获取重金属精确含量的要求。因此，需要对获得的光谱信息进行校正，去除干扰因素，获得纯净光谱来进行定量计算。
如图1所示，本发明提供一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，具体包括以下步骤：
步骤01：建立自适应校正模型。
具体来说，自适应校正模型是通过提前对不同场景的分类条件进行组合，进行校正实验，完成模型的构建。其中，分类条件除光谱数据的测量原理外，主要为土壤辅助因素，如土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等。依据分类条件制作出满足不同条件组合的标样。在自适应校正模型中设置相应的土壤重金属检测设备测量原理作为参数，选择出对应的校正方法组合。应用不同方法组合对上述条件的不同标样进行测定后的校正，获取校正含量值，分别计算不同校正方法组合校正后含量值的均方根误差，完成光谱校正方法组合的检验、评价。
步骤02：形成实体化校正库。
具体来说，选取均方根误差最小值的方法组合作为某种标样最后的校正方法组合，即进行校正方法组合优选，存入实体化校正库。
步骤03：接收土壤重金属的光谱数据。
具体来说，接收通过原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法中的任意一种方法获取的土壤重金属的光谱数据。
步骤04：对光谱数据进行自适应校正。
具体来说，土壤重金属检测设备在测量土壤重金属时，通过参数选择页面选择自适应校正的参数及其参数值，系统从校正库自适应匹配出相应的方法组合进行土壤样品的校正计算。
其中，除测量原理内置于系统外，土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等条件都需要进行设定。但在某个条件或多个条件缺省的情况下土壤重金属检测设备仍然可以满足进行自适应校正，即可以仅使用测量原理对标样的测定结果标定土壤重金属检测设备。由于土壤样品不一定都已经进行土壤预处理，即干燥、研磨等，因此在无土壤预处理的条件下对土壤粒径、土壤含水率的条件设定，有益于对应土壤重金属检测设备定型，提高土壤重金属检测设备测定的适应性，可以直接对应实验优选的校正方法组合。另外，在设定土壤辅助因素的参数时，可使用多种方法对土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等条件进行判别，如土壤类型使用门赛尔土壤比色卡进行判别，土壤粒径使用干筛法进行判别，土壤含水率使用称重法、电阻率法等进行判别，土壤浓度梯度可使用政府部门提供的当地的大尺度土壤浓度梯度均值或参考值。
本发明实施例提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，通过建立自适应校正模型，形成实体化校正库，在接收土壤重金属的光谱数据后，可对光谱数据进行自适应校正，提高了土壤重金属检测设备的检测精度。
在本发明的一个实施例中，建立自适应校正模型的步骤进一步包括：对三个层级中的不同场景的分类条件进行组合，对组合进行校正试验，建立所述自适应校正模型。
进一步地，三个层级包括：第一层级、第二层级和第三层级，其中，第一层级为测量原理，第二层级为土壤类型，第三层级包括土壤粒径、土壤含水率以及土壤浓度梯度。
具体来说，自适应校正模型包括：第一层级、第二层级和第三层级，不同模型层级对校正系统的影响逐级降低，而相应层级中的参数值获取难度由易到难逐级增加。构建模型的目的是使用最易获得的参数获取最佳的校正效果。同时，模型提供各层级全要素的校正，层级越全，自适应校正方法越聚焦，校正结果越准确。
具体地，第一层级为测量原理，即原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱法等。此参数设备内置，直接获取，对应预处理校正、倍率校正、峰位校正三个阶段。
第二层级为土壤类型，即红壤、棕壤、褐土、黑土、栗钙土、漠土、潮土、灌淤土、水稻土、湿土、盐碱土、岩性土、高山土等，对应土壤辅助因素校正阶段。
第三层级为土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等，其中土壤浓度梯度主要指不同土壤重金属含量对土壤重金属检测值的影响，对应土壤辅助因素校正阶段。
在本发明的一个实施例中，基于以上校正方法建立自适应校正模型：对不同场景的分类条件进行组合，进行校正实验，完成模型的构建。其中，分类条件除测量原理外，主要为土壤辅助因素，如土壤类型、土壤粒径、土壤含水率以及土壤浓度梯度等。依据分类条件制作满足不同条件组合的标样，基于自适应校正模型的测量原理，选择对应的校正方法组合，如表1所示，其中，表1为条件组合。应用不同的校正方法组合对标样进行测定后的校正，获得多个校正含量值，计算多个校正含量值的均方根误差，完成光谱校正方法组合的检验、评价，选取均方根误差最小值的方法组合作为某种标样最后的校正方法组合，存入实体化校正库。
在本实施例中，选取均方根误差作为光谱预处理校正方法优选的评价方法，在四个校正阶段完成后，对校正结果进行均方根误差计算，均方根误差能够很好的反映出测量数据偏离真实值的程度，均方根误差的值越小，校正结果越好，说明此方法或方法组合对光谱校正的结果越好。
表1 条件组合
Figure RE-GDA0003296905870000081
分类条件的方法组合数：
Figure RE-GDA0003296905870000091
其中，C为组合数。
分类条件对校正的影响程度：
y＝αx1+βx2+γx3+δx4+εx5+θ 公式2
其中，x1为测量原理，测量原理对校正的影响程度为α；x2为土壤类型，土壤类型对校正的影响程度为β；x3为土壤粒径，土壤粒径对校正的影响程度为γ；x4为土壤含水率，土壤含水率对校正的影响程度为δ；x5为土壤浓度梯度，土壤浓度梯度对校正的影响程度为ε；θ为其它未知变量对校正的影响程度，y为各条件对校正的影响程度总和。
在本发明的一个实施例中，形成实体化校正库的步骤进一步包括：选取优选方案形成实体化校正库。
具体来说，优选方案主要划分为两个阶段：研制与实施。第一阶段为研制阶段，主要是土壤重金属检测设备定型前进行一系列实验，对各种实验条件下的结果进行归纳总结、系统开发，实现优选方法或组合入库；第二阶段为实施阶段，主要是土壤重金属检测设备定型后进行重金属光谱数据校正，实现优选方案的落地实施。
表2为实体化校正库，如表2所示，实体化数据库对具体的经过校正效果评价的优选校正方法组合进行存储。具体来说，对不同场景的分类条件进行组合，依据分类条件制作满足不同条件组合的标样，基于自适应校正模型的测量原理，选择对应的校正方法组合，应用不同的校正方法组合对标样进行测定后的校正，获得多个校正含量值，计算多个校正含量值的均方根误差，选取均方根误差最小值的校正方法组合作为某种标样最后的校正方法组合，存入实体化校正库。
此时，相对于某类土壤样品或某浓度梯度土壤样品等类型的土壤，实体化校正库会自动匹配出不同的经过均方根误差验证的校正方法组合，即完成自适应功能。同时，依据上述自适应实体化校正库构建的原理实现校正系统，用户依据土壤重金属检测设备测量重金属工作原理、土壤类型等条件选择具体的方法或模型组合，各种具体的方法或模型组合共同组成了自适应校正模型，用于校正系统的校正运行。
表2 实体化校正库
Figure RE-GDA0003296905870000101
在本发明的一个实施例中，接收土壤重金属的光谱数据的步骤进一步包括：接收通过原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法中的任意一种方法获取的土壤重金属的光谱数据。
具体来说，获取土壤重金属的光谱数据的方法主要有：原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法。
具体来说，原子荧光光谱法是利用物质的荧光效应，其检测样品需进行消解，使用连续光源或锐线光源。常用的连续光源是氙弧灯，常用的锐线光源是高强度空心阴极灯、无极放电灯、激光等。光谱谱线相对简单，元素间谱线重叠较少，灵敏度高，干扰少。
原子吸收光谱法主要利用待测元素所产生的基态原子对其特征谱线的吸收程度来进行定量分析。其检测样品需进行消解，常用空心阴极灯，各种激光等光源。
原子发射光谱法主要利用物质在热激发或电激发下，处于激发态的待测元素原子回到基态时发射的特征谱线对待测元素进行分析。包括：火焰光度法等。
X射线荧光光谱法是利用设备独特的发射光源进行设计，检测样品可以是固体、粉末、熔融片、液体等，使用的光源发射源是Rh靶 X光管，其谱线简单，光谱干扰少。
激光诱导击穿光谱法是基于激光与物质相互作用所产生的发射光谱进行物质成分和浓度分析。光谱会出现噪声、基线漂移、重叠峰干扰等问题。
电感耦合等离子体发射光谱法是以等离子体为激发光源的原子发射光谱分析。
依据不同光谱激发原理，土壤样品激发出的原子光谱呈现出不同的形态差异，加之光谱在激发过程中夹杂噪声干扰、基线漂移等成分，光谱分析本身就具有很大复杂性，需要针对不同的光谱特征进行对应校正。但目前大多数土壤重金属检测设备在研发过程中缺乏对设备激发原理的考量，处理方式较为简单，获取光谱数据后选取单一方法进行光谱预处理，预处理完成后把光谱数据直接传输给分析模块解析出重金属含量。仅从重金属元素考虑，重金属元素属于痕量元素，测定需要精密的测定原理辅助，粗略的校正过程易造成设备的重金属含量测定值偏差，因此，需对光谱数据进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正、土壤辅助因素校正。结合校正效果评价方法，如信噪比、均方根误差、波形相似度、平滑度等，提供给土壤重金属检测设备一种优选校正方案。本方法选取均方根误差做为光谱预处理校正方法优选的评价方法，在四个校正阶段完成后，对校正结果进行均方根误差计算，均方根误差能够很好的反映出测量数据偏离真实值的程度，均方根误差的值越小，校正结果越好，说明此方法或方法组合对光谱校正的结果越好。
进一步地，对光谱数据进行校正的步骤进一步包括：对光谱数据进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正以及土壤辅助因素校正。
具体来说，光谱预处理校正方法包括：基线校正、散射校正、平滑处理和尺度缩放，对以上四种预处理方法进行排列组合。
其中，基线校正包括一阶导数、二阶导数、连续小波变换等；散射校正包括多元散射校正、标准正态变量变换；平滑处理包括SG平滑等；尺度缩放包括中心化、Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化等。
倍率校正根据设备实际应用时系统测定的标样含量值以及标样的准确含量值进行倍率校正，使用时采用线性函数，确保硬件系统由于其光谱仪的芯片存储问题造成的倍率误差可以得到校正。
峰位校正主要是由于光谱仪设备测量的分辨率不同，造成测量元素数值所在波长位置与实际真值偏差，如按真值寻峰会造成含量值的差异，因此需按照实验室提供的元素光谱出现的精确波长位置进行峰位校正，即对光谱整体进行偏移，以获得准确峰位，计算出准确值。
土壤辅助因素校正主要是针对不同土壤类型、土壤浓度梯度等影响土壤重金属含量的辅助因素进行梳理，加入到校正系统的构建中，减少或消除相异土壤带来的计算偏差。
在实际实施时测量的土壤样品具有不同的土壤类型、土壤浓度梯度等特点，检测设备获取光谱后结合土壤类型、土壤浓度梯度等土壤辅助因素，综合光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正进行光谱校正，使含量计算更加精准，更趋于真值。
以下以激光诱导击穿光谱仪为例说明土壤重金属检测设备的自适应校正方法的应用。
具体步骤如下：
1)光谱信息采集
激光诱导击穿光谱仪按土壤重金属检测设备提供的标准检测步骤，获取采样点土壤样品，土壤样品可进行简单压片等土壤预处理或不进行土壤预处理，通过光谱仪激光烧蚀样品表面激发出等离子体，获取土壤重金属的光谱数据。
2)自适应校正
土壤重金属检测设备提供方法优选解决方案，即方法组合，也可以自组织所需的方法组合，寻找适应当前土壤重金属检测设备的校正方案。默认使用优选方案，进行自适应校正。其中，用户主要操作为：选择自适应校正模型相关参数及参数值。选择参数包括：土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等，测量原理参数内置于土壤重金属检测设备中。完成自适应校正模型参数选择后，激光诱导击穿光谱仪在设备内部关联已进行均方根误差评价后的优选校正方法组合，按优选校正方法组合自动进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正、土壤辅助因素校正四阶段校正。
(1)光谱预处理校正
对生成的原始光谱数据进行数字化展示，同时系统从基线校正、散射校正、平滑处理和尺度缩放四方面进行光谱预处理校正。
(2)倍率校正
结合光谱仪型号，对应标样测定数据，对光谱数值进行线性拟合校正。举例来说，海洋光学USB2000型微型光纤光谱仪在仪器集成中需要提供一个线性拟合参数γ(γ＝2.3)。其中，P0为校正前的值， P为校正后的值。
P＝γP0(γ＝2.3) 公式3。
(3)峰位校正
对比标样元素所在峰位，结合光谱展示的各元素峰位，对光谱整体进行平移，使各元素对应各自的光谱波长位置。例如：激光诱导击穿光谱仪在进行预处理校正与倍率校正后，其重金属元素峰位与实验室测得的精确峰位真值横轴偏移2nm，如不进行峰位校正，采用当前算法进行的峰强与含量计算将不能保证所寻峰为相应测量的重金属元素，在样品本身重金属含量较低的情况下，更易造成最终检测结果的较大差异。
(4)土壤辅助因素校正
不同土壤类型的土壤基质不同，土壤基质对土壤重金属检测设备本身就具有较大的影响，因此，在测量时仪器对土壤的预处理、仪器对不同类别土壤、不同土壤浓度梯度的标准曲线的拟合程度和需要加入分析，作为土壤辅助因素校正，可提高现有光谱的校正准确性。
例如：在红壤、土壤含水率20％的情况与棕壤、土壤含水率25％的情况下激光诱导击穿光谱仪在校正时所需校正参数不同，需要及时调整。
经过以上步骤，自适应校正系统利用自适应校正模型对激光诱导击穿光谱仪产生的重金属光谱不同阶段，不同方法组合进行校正。选用的校正方法组合已提前采用均方根误差对选择该条件光谱的校正结果进行评价，验证为均方根误差最小，即优选校正方案。使光谱可以从原始光谱的状态转化为可进一步精确计算重金属含量值状态，完成本发明的自适应校正目标，同时优选校正方案存储于校正库中，可依据实际情况随时调用、调整。
本发明实施例提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，降低了开发工程量，设备改造成本低。各设备可在一定参数情况下，依据光谱特点动态适配不同校正方法。完善了在无土壤预处理条件下校正的问题，减少了使用者在无土壤预处理，不同土壤类型、土壤粒径、土壤含水率、土壤浓度梯度等条件下需重复实验确定定量测量偏差的情况。现场检测设备在光谱处理时选用多种预处理校正方法、倍率校正方法、峰位校正方法、土壤辅助因素校正进行校正处理，并使用均方根误差依据土壤样品条件对多种方法组合进行优选，可实现对原始光谱的良好校正。同时，现有技术中多类不同校正方案的设备协同作业不易管理，难以直接从解析的含量值体现各设备的含量测定精准程度，本发明实施例提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，获取不同检测样品光谱数据后，统一应用不同的校正方法组合，清晰的校正流程有利于降低预处理造成的含量误差。
下面对本发明提供的土壤重金属检测设备进行描述，下文描述的装置与上文描述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法可相互对应参照。
如图2所示，本发明实施例提供的土壤重金属检测设备包括：建立模块101、形成模块102、接收模块103和校正模块104。
具体来说，建立模块101用于建立自适应校正模型，形成模块102 用于形成实体化校正库，接收模块103用于接收土壤重金属的光谱数据，校正模块104用于对光谱数据进行自适应校正，具体地，用于对光谱数据进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正以及土壤辅助因素校正。
进一步地，在本发明的一个实施例中，土壤重金属检测设备还包括组合模块，所述组合模块用于将三个层级中的不同场景的分类条件进行组合。
进一步地，在本发明的一个实施例中，土壤重金属检测设备还包括接收模块，所述接收模块用于接收通过原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法中的任意一种方法获取的土壤重金属的光谱数据。
如图3所示，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行土壤重金属检测设备的自适应校正方法。
需要说明的是，本实施例中的电子设备在具体实现时可以为服务器，也可以为PC机，还可以为其他设备，只要其结构中包括如图3 所示的处理器810、通信接口820、存储器830和通信总线840，其中处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信，且处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令以执行上述方法即可。本实施例不对电子设备的具体实现形式进行限定。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read- Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，该方法包括：建立自适应校正模型；形成实体化校正库；接收土壤重金属的光谱数据；对所述光谱数据进行自适应校正。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，该方法包括：建立自适应校正模型；形成实体化校正库；接收土壤重金属的光谱数据；对所述光谱数据进行自适应校正。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，包括：
建立自适应校正模型；
形成实体化校正库；
接收土壤重金属的光谱数据；
对所述光谱数据进行自适应校正。
2.根据权利要求1所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述建立自适应校正模型的步骤进一步包括：
对三个层级中的不同场景的分类条件进行组合，对所述组合进行校正试验，建立所述自适应校正模型。
3.根据权利要求2所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述对三个层级中的不同场景的分类条件进行组合的步骤进一步包括：
所述三个层级包括：第一层级、第二层级和第三层级，其中，所述第一层级为测量原理，所述第二层级为土壤类型，所述第三层级包括土壤粒径、土壤含水率以及土壤浓度梯度。
4.根据权利要求1所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述形成实体化校正库的步骤进一步包括：
选取优选方案形成实体化校正库。
5.根据权利要求4所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述选取优选方案形成实体化校正库的步骤进一步包括：
对不同场景的分类条件进行组合，依据所述分类条件制作满足不同条件组合的标样，基于所述自适应校正模型的测量原理，选择对应的校正方法组合，应用不同的校正方法组合对所述标样进行测定后的校正，获得多个校正含量值，计算多个所述校正含量值的均方根误差，选取均方根误差最小值的校正方法组合作为某种标样最后的校正方法组合，存入所述实体化校正库。
6.根据权利要求1所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述接收土壤重金属的光谱数据的步骤进一步包括：
接收通过原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、原子发射光谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿光谱或电感耦合等离子体发射光谱法中的任意一种方法获取的土壤重金属的光谱数据。
7.根据权利要求6所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法，其特征在于，所述对所述光谱数据进行自适应校正的步骤进一步包括：
对所述光谱数据进行光谱预处理校正、倍率校正、峰位校正以及土壤辅助因素校正。
8.一种土壤重金属检测设备，其特征在于，包括：
建立模块，所述建立模块用于建立自适应校正模型；
形成模块，所述形成模块用于形成实体化校正库；
接收模块，所述接收模块用于接收土壤重金属的光谱数据；
校正模块，所述校正模块用于对所述光谱数据进行自适应校正。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的土壤重金属检测设备的自适应校正方法的步骤。
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