一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，包括：收集土壤有机碳浓度数据集和环境因素数据集，将土壤有机碳浓度数据集和环境因素数据集进行整合，生成土壤有机碳数据集；将数据集进行预处理，获得预处理数据集；构建卷积网络模型，将预处理数据集输入至卷积网络模型中进行训练，获得有机碳分析模型；确定待监测区域，基于待监测区域获取样点位置，基于样点位置收集待监测数据集；将待监测数据集输入至有机碳分析模型中进行计算，获得淋溶性土壤有机碳监测结果

【技术实现步骤摘要】
一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法


[0001]本专利技术属于有机碳监测领域，特别是涉及一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法
。

技术介绍

[0002]近年来，对高寒草地生态系统的土壤有机碳监测的研究意识增强
。
人们意识到淋溶性土壤有机碳是高寒草地生态系统中碳循环的重要组成部分，直接反映了生态系统的碳储量和土壤质量
。
随着技术的进步，高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测技术也得到了改进
。
传统的监测方法主要依赖于野外采样和实验室测试，存在采样点稀疏
、
样品处理繁琐等问题
。
近年来，出现了一些新的监测技术和工具，如遥感技术
、
光谱技术和分子生物学技术等，可以更快速
、
高效地获取淋溶性土壤有机碳的空间分布和变化
。
[0003]由于高寒草地地理环境的复杂性和地域分布的广泛性，样本的选择和采集受限
。
高寒草地生态系统涉及广泛的地理区域和土壤类型，但目前监测样本仍然相对稀疏，无法全面反映整体生态系统的情况
。
同时，淋溶性土壤有机碳的监测通常是断续且不智能的，且监测频率有限
。
这导致无法准确了解淋溶性土壤有机碳的季节变化
、
年际变化和长期趋势，以及其与环境变化
(
如气候变化
)
之间的关系
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，以解决上述现有技术存在的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，包括：
[0006]收集淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集，将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集进行整合，生成土壤有机碳数据集；
[0007]将所述土壤有机碳数据集进行预处理，获得预处理数据集；
[0008]构建卷积网络模型，将所述预处理数据集输入至所述卷积网络模型中进行训练，获得有机碳分析模型；
[0009]确定待监测区域，基于所述待监测区域获取土壤样点位置，基于所述土壤样点位置收集待监测数据集；
[0010]将所述待监测数据集输入至所述有机碳分析模型中进行计算，获得淋溶性土壤有机碳监测结果
。
[0011]优选地，所述生成土壤有机碳数据集的过程包括：
[0012]基于样点数据获取淋溶性土壤有机碳浓度数据和相关环境数据，对所述淋溶性土壤有机碳浓度数据和相关环境数据进行整合，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集；
[0013]将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和所述相关环境因素数据集进行数据格式
对准后进行数据结构整合，获得所述土壤有机碳数据集
。
[0014]优选地，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集的过程包括：
[0015]获取淋溶性土壤有机碳浓度数据，将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据进行冗余数据处理，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集；
[0016]基于样点数据获取相关环境数据，基于环境条件将所述相关环境数据进行整合，获得相关环境因素数据集
。
[0017]优选地，所述获得处理数据集的过程包括：
[0018]对所述土壤有机碳数据集进行缺失值和异常值清洗，获得清洗数据集；
[0019]将所述清洗数据集进行标准化处理，获得所述处理数据集
。
[0020]优选地，所述获得有机碳分析模型的过程包括：
[0021]基于特征识别方法构建卷积网络模型；
[0022]将所述处理数据集进行划分，获得训练集和测试集；
[0023]将所述训练集输入至所述卷积网络模型中进行训练，获得已训练网络模型；
[0024]将所述测试集输入至所述已训练网络模型中进行性能验证，获得验证网络模型；
[0025]将所述验证网络模型进行超参数调整，获得所述有机碳分析模型
。
[0026]优选地，基于所述土壤样点位置收集待监测数据集的过程包括：
[0027]确定待监测区域，基于地形和植被类型确定土壤样点位置；
[0028]通过土壤取样器在所述土壤样点位置中进行多次采集，获得样品土壤；
[0029]将所述样品土壤进行混合后进行处理，获得处理土壤；
[0030]通过数据分析仪对所述处理土壤进行分析，获得分析结果，将所述分析结果进行整合，获得所述待监测数据集
。
[0031]优选地，所述获得处理土壤的过程包括：
[0032]使用土壤取样器在预设深度范围内进行多次采集，获得多个样品土壤；
[0033]将所述多个样品土壤进行混合，获得混合土壤；
[0034]将所述混合土壤进行干燥处理，获得干燥土壤；
[0035]将所述干燥土壤通过研磨机进行研磨，获得所述处理土壤
。
[0036]优选地，所述获得淋溶性土壤有机碳监测结果的过程包括：
[0037]将所述待监测数据集输入至所述有机碳分析模型中进行计算，获得计算结果；
[0038]将所述计算结果进行统计分析，获得不同样点之间的差异；
[0039]对所述不同样点之间的差异进行分布和变化分析，获得所述淋溶性土壤有机碳监测结果
。
[0040]本专利技术的技术效果为：
[0041]本专利技术通过对样点的土壤进行采集，考虑到了植被
、
环境等因素的影响，同时对土壤进行混合，减少了数据收集时候的误差，可以全面反映整体生态系统的情况
。
同时本专利技术通过卷积神经网络对淋溶性土壤有机碳进行监测，能够减少人工计算，同时只需要收集小部分土壤的数据即可进行监测，增加了监测频率，可以准确了解淋溶性土壤有机碳的季节变化
、
年际变化和长期趋势，以及其与环境变化
(
如气候变化
)
之间的关系
。
附图说明
[0042]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定
。
在附图中：
[0043]图1为本专利技术实施例中的有机碳的监测方法流程图
。
具体实施方式
[0044]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请
。
[0045]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集，将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集进行整合，生成土壤有机碳数据集；将所述土壤有机碳数据集进行预处理，获得预处理数据集；构建卷积网络模型，将所述预处理数据集输入至所述卷积网络模型中进行训练，获得有机碳分析模型；确定待监测区域，基于所述待监测区域获取土壤样点位置，基于所述土壤样点位置收集待监测数据集；将所述待监测数据集输入至所述有机碳分析模型中进行计算，获得淋溶性土壤有机碳监测结果
。2.
根据权利要求1所述的高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，其特征在于，所述生成土壤有机碳数据集的过程包括：基于样点数据获取淋溶性土壤有机碳浓度数据和相关环境数据，对所述淋溶性土壤有机碳浓度数据和相关环境数据进行整合，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集；将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和所述相关环境因素数据集进行数据格式对准后进行数据结构整合，获得所述土壤有机碳数据集
。3.
根据权利要求2所述的高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，其特征在于，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集和相关环境因素数据集的过程包括：获取淋溶性土壤有机碳浓度数据，将所述淋溶性土壤有机碳浓度数据进行冗余数据处理，获得所述淋溶性土壤有机碳浓度数据集；基于样点数据获取相关环境数据，基于环境条件将所述相关环境数据进行整合，获得相关环境因素数据集
。4.
根据权利要求1所述的高寒草地生态系统淋溶性土壤有机碳的监测方法，其特征在于，所述获得处理数据集的过程包括：对所述土壤有机碳数据集进行缺失值和异常值清洗，获得清洗数据集；将所述清洗数据集进行标准化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨邦会，李航，刘利，
申请(专利权)人：杨邦会，
类型：发明
国别省市：