【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤污染监测，更具体地说，本专利技术涉及一种土壤污染物的生物监测方法及系统。
技术介绍
1、土壤污染是当今面临的严重环境挑战之一，对人类健康、生态系统和农业产出造成了严重威胁。工业活动、农业化学品、城市垃圾填埋以及不当处理的废弃物都是导致土壤污染的主要原因。这种污染影响着土壤中的微生物群落、植物生长和地下水质量，可能导致农作物减产、水源污染和生态系统破坏。因此，对土壤污染的检测并采取有效措施减少土壤污染对环境的影响至关重要。
2、为实现对土壤资源的保护，常采用人工设置采样点的方式对待测农田进行土壤的采样、分析，来确定农田土壤污染演变情况，而这种人工设置采样点的方式主要是依靠人为经验，无法根据农田土壤污染演变趋势进行对采样点的数量进行调节，例如，初次对农田土壤进行采样后，工作人员可能会对农田土壤污染演变趋势做出误判仍采用上次设定的采样规模进行土壤采样，当某些区域的农田土壤出现急剧恶化，可能导致其采样不够充分，无法针对性的定制土壤修复策略和处理措施，当某些区域的农田土壤出现好转时，仍采用预设的采样规模，则会造成过多的资源浪费，增加采样成本。
3、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种土壤污染物的生物监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种土壤污染物的生物监测方法，其包括如下步骤：步骤s
4、步骤s2，获取初始区域内实时的监控视频流数据，对监控视频流数据进行图像帧分解，并对图像数据进行预处理，获取初始区域内农作物的生长状态信息，根据农作物的生长状态信息采用余弦相似度匹配算法，对多个初始区域进行匹配，将农作物生长状态相似度较高的初始区域进行融合；
5、步骤s3，根据农作物的生长状态信息和区域农田土壤重金属污染信息，对区域内农田土壤的污染状态进行评估，建立区域内农田土壤污染状态评估模型，生成区域内农田土壤污染状态指数；
6、步骤s4，将区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数阶段阈值进行比较，判断是否生成区域采样点调节信号；
7、步骤s5，当生成区域采样点调节信号时，根据区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数阶段阈值对预设的采样点数量进行动态调节。
8、在一个优选地实施方式中，在步骤s1中，根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始区域划分，具体包括如下步骤：
9、对待测农田按等距离设置采样点，并进行整体的人工采样，获取不同采样点的土壤样品，计算土壤中重金属平均浓度，并从多组土壤样本中获取土壤中重金属平均浓度的最大值和最小值，将重金属平均浓度的最大值和最小值作为重金属平均浓度区间的上下限，并将重金属平均浓度区间等分为10个子区间，确保每个初始区域内的重金属平均浓度在同一个子区间内；
10、根据重金属平均浓度对待测农田进行初始区域划分，确保每个初始区域内的重金属平均浓度在同一个子区间内。
11、在一个优选地实施方式中，在步骤s2中，获取初始区域内农作物的生长状态信息，农作物的生长状态信息包括农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数；根据农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数采用余弦相似度匹配算法，生成区域相似度匹配指数，对多个初始区域进行匹配融合，匹配过程具体如下：
12、步骤s201：随机选择一个初始区域作为起始点，选择当前起始区域的邻近区域，计算与当前区域的区域相似度匹配指数；
13、步骤s202：若区域相似度匹配指数处于区域相似度匹配指数阈值范围，则将两块初始区域进行融合；
14、步骤s203：将融合后的区域作为起始区域重复步骤s201、步骤s202，当以起始区域形成孤立区域时，结束一次匹配操作；
15、步骤s204：一次匹配操作结束后，重复步骤s201、步骤s202、步骤s203，直至不再存在未匹配的初始区域，完成区域融合操作。
16、在一个优选地实施方式中，在步骤s3中，根据农作物的生长状态信息和区域农田土壤重金属污染信息，对区域内农田土壤的污染状态进行评估，还包括如下步骤：
17、区域农田土壤重金属污染信息包括重金属浓度偏差时序系数；
18、根据农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数、重金属浓度偏差时序系数，建立区域内农田土壤污染状态评估模型，通过加权求和计算得到区域内农田土壤污染状态指数。
19、在一个优选地实施方式中，将区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数阶段阈值进行比较；
20、若区域内农田土壤污染状态指数大于等于区域内农田土壤污染状态指数第二阈值，则生成一级调节信号；
21、若区域内农田土壤污染状态指数小于区域内农田土壤污染状态指数第二阈值，且区域内农田土壤污染状态指数大于等于区域内农田土壤污染状态指数第一阈值，则不生成调节信号；
22、若区域内农田土壤污染状态指数小于区域内农田土壤污染状态指数第二阈值，则生成二级调节信号。
23、在一个优选地实施方式中，当生成一级调节信号时，将区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数第二阈值比值作为扩大调节系数对预设的采样点数量进行动态调节，增加其区域内的采样点数量；
24、当生成二级调节信号时，将区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数第一阈值比值作为缩小调节系数对预设的采样点数量进行动态调节，减少其区域内的采样点数量。
25、在一个优选地实施方式中，一种土壤污染物的生物监测系统，包括区域划分模块、农作物监测模块、土壤污染监测模块、土壤污染评估模块、动态调节模块，模块间存在信号连接；
26、区域划分模块，用于根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始区域划分，并在划分的初始区域内均匀安装监控设备；
27、农作物监测模块，用于实时监控各个区域内农作物的生长状态，并从实时的监控视频流数据中获取区域内农作物的生长状态信息，根据农作物的生长状态信息采用余弦相似度匹配算法，对多个初始区域进行匹配，将农作物生长状态相似度较高的初始区域进行融合；
28、土壤污染监测模块，根据农作物的生长状态信息和区域农田土壤重金属污染信息，对区域内农田土壤的污染状态进行评估，建立区域内农田土壤污染状态评估模型，生成区域内农田土壤污染状态指数；
29、土壤污染评估模块，用于根据区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数阶段阈值进行比较，判断是否生成区域采样点调节信号；
30、动态调节模块，当生成区域采样点调节信号时，根据区域内农田土壤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：其包括如下步骤：步骤S1，根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始划分，并在划分的多个初始区域内均匀安装监控设备，实时监控各个区域内农作物的生长状态；
2.根据权利要求1所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：在步骤S1中，根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始区域划分，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：在步骤S2中，获取初始区域内农作物的生长状态信息，农作物的生长状态信息包括农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数；根据农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数采用余弦相似度匹配算法，生成区域相似度匹配指数，对多个初始区域进行匹配融合，匹配过程具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：在步骤S3中，根据农作物的生长状态信息和区域农田土壤重金属污染信息，对区域内农田土壤的污染状态进行评估，还包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其
6.根据权利要求5所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：当生成一级调节信号时，将区域内农田土壤污染状态指数与区域内农田土壤污染状态指数第二阈值比值作为扩大调节系数对预设的采样点数量进行动态调节，增加其区域内的采样点数量；
7.一种土壤污染物的生物监测系统，用于实现权利要求1-6中任意所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：包括区域划分模块、农作物监测模块、土壤污染监测模块、土壤污染评估模块、动态调节模块，模块间存在信号连接；
...【技术特征摘要】
1.一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：其包括如下步骤：步骤s1，根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始划分，并在划分的多个初始区域内均匀安装监控设备，实时监控各个区域内农作物的生长状态；
2.根据权利要求1所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：在步骤s1中，根据初次人工采样的重金属浓度将待测农田区域进行初始区域划分，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种土壤污染物的生物监测方法，其特征在于：在步骤s2中，获取初始区域内农作物的生长状态信息，农作物的生长状态信息包括农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数；根据农作物异常覆盖比例系数、农作物异常生长速率系数采用余弦相似度匹配算法，生成区域相似度匹配指数，对多个初始区域进行匹配融合，匹配过程具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种土壤污染物...
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