一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统，通过传感器获取多个不同的产地的多种蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵，结合数值矩阵和阈值数组计算得到环境数据集与阈值数组的偏差，使用梯度下降算法最小化偏差从而对数值矩阵进行优化得到优化后的数值矩阵，根据优化后的数值矩阵得到多种蔬菜的重金属浓度的上限值，实现了根据多种蔬菜的产地环境中重金属浓度自动计算得到多种蔬菜的重金属浓度的上限值的有益效果。浓度的上限值的有益效果。浓度的上限值的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理技术、农业智能检测领域，具体涉及一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，受“镉大米”、“砷毒”、“血铅”等事件的影响，重金属所带来的环境污染和食品安全问题引起人们的广泛关注。重金属进入到农业环境的土壤或水体中，可能通过被农作物吸收、积累而富集在可食部位，再通过食物链进入到人体，从而对人类健康产生潜在危害。工业生产生活污水的大量排放、农业生产过程中化肥和农药的使用不合理使大量重金属进入环境，蔬菜种植环境持续恶化，产地土壤和灌溉水体中重金属污染日趋严重，致使产量降低，品质下降，不利于蔬菜种植业经济可持续发展。由于不同品种蔬菜对环境中的重金属吸收有着显著的差异，而不同区域的土壤和水体理化性质的差异也会影响蔬菜对土壤和水体中重金属的吸收累积能力。由此，利用现行标准对蔬菜产地环境质量评价时往往导致同一产地的土壤或水体重金属超标率与蔬菜超标率存在极大差异的现象，难以同时保障蔬菜安全生产和耕地资源有效利用的客观需要。基于不同蔬菜对其产地环境中土壤和水体重金属的富集规律，针对特定产地环境特性和蔬菜品种建立相应的蔬菜种植安全性评价模型，对指导特定区域的蔬菜安全生产和合理评价其产地环境质量具有重要意义。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0004]基于不同蔬菜对产地环境中重金属的富集规律，针对特定产地环境特性和蔬菜品种建立相应的蔬菜种植安全性评价模型，通过多种水生蔬菜的产地环境土壤与水体重金属的数据，得到种植水生蔬菜这一大类蔬菜的产地环境土壤和水体重金属阈值，在该阈值条件下水生蔬菜的重金属浓度不超过一定的上限，对指导特定区域的蔬菜安全生产和合理评价其产地环境质量具有重要意义。
[0005]本专利技术提供了一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法及系统，通过传感器获取多个不同产地的多种水生蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵，结合数值矩阵和阈值数组计算得到环境数据集与阈值数组的偏差，使用梯度下降算法最小化偏差从而对数值矩阵进行梯度下降得到进行梯度下降后的数值矩阵，根据进行梯度下降后的数值矩阵得到多种蔬菜的重金属浓度的上限值。
[0006]为了实现上述目的，根据本专利技术的一方面，提供一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法，所述方法包括以下步骤：S100，通过传感器获取多个不同产地的多种水生蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集水生蔬菜；
S200，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组；S300，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵；S400，结合数值矩阵和阈值数组，计算得到环境数据集与阈值数组的偏差；S500，使用梯度下降算法最小化偏差从而对数值矩阵进行梯度下降，得到梯度下降后的数值矩阵；S600，根据梯度下降后的数值矩阵，得到多种蔬菜的重金属浓度的上限值 ；其中，在S100中，通过传感器获取多个不同产地的多种水生蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集的方法为：对多种不同的水生叶菜，从每种蔬菜的多个不同产地中，通过传感器，分别获取各种蔬菜在其各个产地中土壤的重金属浓度的数据、水体的重金属浓度的数据，土壤的重金属浓度的数据包括土壤中的镉、铬、铅、砷、汞、pH值的数值记作土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值，水体的重金属浓度的数据包括水体中的镉、铬、铅、砷、汞、pH值的数值记作水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值，蔬菜中含有的重金属浓度的数据包括蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的数值记作蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞，数值与数据皆经过无量纲化处理，所述蔬菜为水生蔬菜，将各个不同产地中获取的蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞、水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值的数据以表格的形式存储作为环境数据集；其中，在S200中，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组的方法为：数据库中存储《食品中污染物限量》（GB 2762
‑
2017）中的多种水生蔬菜品种的重金属限量值要求，其中包括每种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值，将各种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值分别作为该种水生蔬菜中对应的重金属含量的阈值，并将各种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值组成的数组作为阈值数组。
[0007]进一步地，在S300中，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵的方法为：环境数据集中的每一行包括一种水生蔬菜在一个产地中采集到的蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞、水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值的数据，其中，蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞为蔬菜中含有的镉、铬、铅、砷、汞的含量的数值，水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值为蔬菜产地的灌溉水中含有的镉、铬、铅、砷、汞的含量和pH值的数值，土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值为蔬菜产地的土壤中含有的镉、铬、铅、砷、汞的含量和pH值的数值；需要进行检测的蔬菜内的目标重金属元素为镉、铬、铅、砷、汞这5项数值，则需要检测蔬菜产地的土壤与灌溉水中的镉、铬、铅、砷、汞的数据，获取需要进行检测的土壤与灌溉水的数值其中包括水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞这10项数值；将需要进行检测的土壤与灌溉水的数值经过无量纲化处理后输入计算数值矩阵的过程中，定义计算得到数值矩阵的过程为如下：S301，令表示水镉的数值的变量为scd，令表示水铬的数值的变量为scr，令表示水铅的数值的变量为spb，令表示水砷的数值的变量为sas，令表示水汞的数值的变量为shg;S302，令表示土壤镉的数值的变量为tcd，令表示土壤铬的数值的变量为tcr，令表示土壤铅的数值的变量为tpb，令表示土壤砷的数值的变量为tas，令表示土壤汞的数值的
变量为thg;S303，将scd、scr、spb、sas、shg、tcd、tcr、tpb、tas、thg这10项数值按顺序组成的数组作为数组Ctrs；S304，令变量k表示特征分量的个数，k>1，所述特征分量是表示一个数值在特征提取的过程中的分量，变量k表示一个数值在特征提取的过程中得到k个分量，特征提取表示将一个数值转为一个k维向量，一个k维向量中维度的序号为v，v∈[1,k]，计算特征提取的函数有三个分别为Ftr1()、Ftr2()和Ftr3()；Ftr1()表示将输入函数的一个数值输出为一个k维向量，记输入函数的数值为x，输出的k维向量中序号为v的维度的数值为输入函数的数值的v
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1次方即x
v
‑1，所得Ftr1(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，通过传感器获取多个不同产地的多种水生蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集；S200，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组；S300，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵；S400，结合数值矩阵和阈值数组，计算得到环境数据集与阈值数组的偏差；S500，使用梯度下降算法最小化偏差从而对数值矩阵进行梯度下降，得到梯度下降后的数值矩阵；S600，根据梯度下降后的数值矩阵，得到多种蔬菜的重金属浓度的上限值 ；其中，在S100中，通过传感器获取多个不同产地的多种水生蔬菜的土壤和水体的重金属浓度的数据作为环境数据集的方法为：对多种不同的蔬菜，从每种蔬菜的多个不同产地中，通过传感器及重金属检测设备，分别获取各种蔬菜在其各个产地中土壤的重金属浓度的数据、灌溉水的重金属浓度的数据，土壤的重金属浓度的数据包括土壤中的镉、铬、铅、砷、汞和pH值的数值记作土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞和土壤pH值，灌溉水的重金属浓度的数据包括灌溉水中的镉、铬、铅、砷、汞和pH值的数值记作水镉、水铬、水铅、水砷、水汞和水pH值，蔬菜中含有的重金属浓度的数据包括蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的数值记作蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞，数值与数据皆经过无量纲化处理，所述蔬菜为水生蔬菜，将各个不同产地中获取的蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞、水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值的数据以表格的形式存储作为环境数据集；其中，在S200中，从数据库获取多种蔬菜的重金属浓度的阈值作为阈值数组的方法为：数据库中存储多种水生蔬菜品种的重金属限量值要求，其中包括每种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值，将各种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值分别作为该种水生蔬菜中对应的重金属的含量的阈值，并将各种水生蔬菜中的镉、铬、铅、砷、汞的限量值组成的数组作为阈值数组。2.根据权利要求1所述的一种基于产地环境数据的水生蔬菜质量评价方法，其特征在于，在S300中，根据环境数据集初始化重金属浓度的数值矩阵的方法为：环境数据集中的每一行包括一种水生蔬菜在一个产地中采集到的蔬菜镉、蔬菜铬、蔬菜铅、蔬菜砷、蔬菜汞、水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、水pH值、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞、土壤pH值的数据，其中，需要进行检测的蔬菜内的目标重金属元素为镉、铬、铅、砷、汞这5项数值，则需要检测蔬菜产地的土壤与灌溉水中的镉、铬、铅、砷、汞的数据，获取需要进行检测的土壤与灌溉水的数值其中包括水镉、水铬、水铅、水砷、水汞、土壤镉、土壤铬、土壤铅、土壤砷、土壤汞这10项数值；将需要进行检测的土壤与灌溉水的数值经过无量纲化处理后输入计算数值矩阵的过程中，定义计算得到数值矩阵的过程为如下：S301，令表示水镉的数值的变量为scd，令表示水铬的数值的变量为scr，令表示水铅的数值的变量为spb，令表示水砷的数值的变量为sas，令表示水汞的数值的变量为shg;S302，令表示土壤镉的数值的变量为tcd，令表示土壤铬的数值的变量为tcr，令表示土
壤铅的数值的变量为tpb，令表示土壤砷的数值的变量为tas，令表示土壤汞的数值的变量为thg;S303，将scd、scr、spb、sas、shg、tcd、tcr、tpb、tas、thg这10项数值按顺序组成的数组作为数组Ctrs；S304，令变量k表示特征分量的个数，k>1，所述特征分量是表示一个数值在特征提取的过程中的分量，变量k表示一个数值在特征提取的过程中得到k个分量，特征提取表示将一个数值转为一个k维向量，一个k维向量中维度的序号为v，v∈[1,k]，计算特征提取的函数有三个分别为Ftr1()、Ftr2()和Ftr3()；Ftr1()表示将输入函数的一个数值输出为一个k维向量，记输入函数的数值为x，输出的k维向量中序号为v的维度的数值为输入函数的数值的v
‑
1次方即x
v
‑1，所得Ftr1(x)中序号为v的维度记为Ftr1(x)[v]，其公式为：Ftr2()表示将输入函数的一个数值输出为一个k维向量，记输入函数的数值为x，记x的k分之一为(x/k)，输出的k维向量中序号为v的维度的数值为(x/k)的
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v*x次方即(x/k)
‑
v*x
，其公式为：Ftr3()表示将输入函数的一个数值输出为一个k维向量，记输入函数的数值为x，记x的k分之一为(x/k)，输出的k维向量中序号为v的维度的数值为(x/k)*v的余弦值即cos((x/k)*v)，其中cos()表示求余弦函数，其公式为：将表示水镉的数值的变量scd分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(scd)、Ftr2(scd)和Ftr3(scd)；将表示水铬的数值的变量scr分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(scr)、Ftr2(scr)和Ftr3(scr)；将表示水铅的数值的变量spb分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(spb)、Ftr2(spb)和Ftr3(spb)；
将表示水砷的数值的变量sas分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(sas)、Ftr2(sas)和Ftr3(sas)；将表示水汞的数值的变量shg分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(shg)、Ftr2(shg)和Ftr3(shg)；将表示土壤镉的数值的变量tcd分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(tcd)、Ftr2(tcd)和Ftr3(tcd)；将表示土壤铬的数值的变量tcr分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(tcr)、Ftr2(tcr)和Ftr3(tcr)；将表示土壤铅的数值的变量tpb分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(tpb)、Ftr2(tpb)和Ftr3(tpb)；将表示土壤砷的数值的变量tas分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(tas)、Ftr2(tas)和Ftr3(tas)；将表示土壤汞的数值的变量thg分别输入特征提取的三个函数，得到Ftr1(thg)、Ftr2(thg)和Ftr3(thg)；S305，将Ftr1(scd)、Ftr1(scr)、Ftr1(spb)、Ftr1(sas)、Ftr1(shg)、Ftr1(tcd)、Ftr1(tcr)、Ftr1(tpb)、Ftr1(tas)、Ftr1(thg)这10个k维向量按顺序以每个k维向量作为矩阵的一列组成的10列k行的矩阵记作第一矩阵，记第一矩阵为Mat1，Mat1的公式为:Mat1=[ Ftr1(scd), Ftr1(scr), Ftr1(spb), Ftr1(sas), Ftr1(shg), Ftr1(tcd), Ftr1(tcr), Ftr1(tpb), Ftr1(...

【专利技术属性】
技术研发人员：李富荣，王旭，吴志超，杜瑞英，文典，陈光，赵沛华，
申请(专利权)人：广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所，
类型：发明
国别省市：