基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPR反演濱海鹽漬土含鹽量模型構(gòu)建

趙學(xué)偉 王萍 李新舉 劉寧

摘要：濱海鹽漬土水鹽含量較高，水鹽運(yùn)移規(guī)律顯著，利用探地雷達(dá)（GPR）反演土壤含鹽量具有重要意義。針對(duì)目前GPR反演土壤含鹽量模型多為內(nèi)陸鹽漬土單一影響因素模型現(xiàn)狀，本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，探究GPR信號(hào)的土壤介電常數(shù)、土壤層次振幅比與土壤含鹽量之間的非線性關(guān)系，并以Matlab 為平臺(tái)，采用自編程序?qū)?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和仿真，構(gòu)建了多重GPR信號(hào)反演的土壤含鹽量模型。模型輸出準(zhǔn)確率達(dá)到86.53%，表明該模型可以預(yù)測(cè)濱海鹽漬土含鹽量。

關(guān)鍵詞：濱海鹽漬土； GPR； 土壤介電常數(shù)； 分層振幅比； 含鹽量；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：S126：S156.4+2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：1001-4942（2018）05-0152-04

Abstract The soil water and salinity in coastal area is high and changing rapidly， so it is significant to using GPR to invert soil salinity. Different from the most present models of inland saline soil salinity inverted by GPR based on single influencing factor， we consctucted the soil salinity model based on multiple GPR signals using the BP neural network. The nonlinear relationships were studied between the soil dielectric constant and soil layer amplitude ratio of GPR signals and the soil salinity. Then， the BP neural network is applied to train and simulate the experimental data with Matlab platform. The accuracy of model output is up to 86.53%， which indicates that the model could predict the soil salinity of the saline soil.

Keywords Coastal saline soil； GPR； Soil dielectric constant； Stratified amplitude ratio； Soil salinity； BP neural network

黃河三角洲地區(qū)多為濱海鹽漬土，土壤水鹽含量高[1]，時(shí)空變異性強(qiáng)，運(yùn)移過程復(fù)雜[2]。調(diào)控土壤鹽分是濱海鹽漬土改良和農(nóng)業(yè)利用的最重要內(nèi)容，而土壤鹽分的定量監(jiān)測(cè)是水鹽動(dòng)態(tài)運(yùn)移研究的前提[3]。傳統(tǒng)的鹽漬土含鹽量測(cè)定方法有TDR傳感器法[4]、殘?jiān)娓煞╗5]、電導(dǎo)率法[6]，其中，傳感器法可實(shí)時(shí)測(cè)定土壤鹽分，測(cè)定結(jié)果精確度高，但需埋設(shè)較多探頭，觀測(cè)與維護(hù)成本高；殘?jiān)娓煞?、電?dǎo)率法需開挖土壤剖面，對(duì)土壤破壞程度大。探地雷達(dá)（GPR）可沿測(cè)線解析土壤剖面結(jié)構(gòu)，反演分層土壤鹽分含量，耗時(shí)短、費(fèi)工少、土壤挖損小且精度高、測(cè)量深，更適宜于中尺度土壤水鹽調(diào)查[7]。

但目前探地雷達(dá)對(duì)土壤的調(diào)查大多集中在土壤層次和厚度以及水分的測(cè)定等方面[8]，對(duì)鹽漬土，尤其是濱海鹽漬土水鹽變化的應(yīng)用研究不多。濱海鹽漬土的水鹽變化受到土壤類型、水鹽含量、地下水位等多重因素的影響，但在GPR信號(hào)中對(duì)應(yīng)為電磁波傳播速度與振幅信息的變化[9]，電磁波傳播速度、土壤振幅與含鹽量的關(guān)系具有很強(qiáng)的非線性和復(fù)雜性，單一影響因素模型難以表現(xiàn)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可描述多個(gè)因素的影響，且不需要預(yù)先設(shè)定變量間的具體函數(shù)關(guān)系，可直接利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力找出輸出變量與輸入變量間的內(nèi)在非線性規(guī)律[10，11]，近年來已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[12]，效果優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法[13]。因此，本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以Matlab為平臺(tái)對(duì)濱海鹽漬土水鹽變化進(jìn)行仿真，以期獲得濱海鹽漬土含鹽量模型。

1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與處理方法

本研究于2017年4月以山東省濱州市“渤海糧倉(cāng)”試驗(yàn)示范基地的濱海鹽漬土為研究對(duì)象，設(shè)置不同水鹽含量處理（分別加入水20 L、5 g/L NaCl溶液20 L、20 g/L NaCl溶液20 L，使其均勻緩慢滲入，以不加水為對(duì)照）、不同小麥覆蓋程度（裸土地、小麥長(zhǎng)勢(shì)一般、小麥長(zhǎng)勢(shì)良好）。各地塊均為砂質(zhì)壤土，土壤其他理化指標(biāo)如土壤粒徑大小、緊實(shí)度等類似。用加拿大探測(cè)器與軟件公司生產(chǎn)的pulseEKKO PRO系列GPR主機(jī)以及250 MHz屏蔽天線，通過FO法與CMP法對(duì)小麥覆蓋程度不同、處理方式不同的地塊不同層次的電磁波進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，開挖各地塊土壤剖面，分層實(shí)測(cè)土壤的含水量與含鹽量。

2 GPR反演土壤含鹽量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與檢驗(yàn)

2.1 土壤水鹽變化對(duì)GPR信號(hào)的影響

經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)，GPR信號(hào)中電磁波傳播速度與水鹽含量有一定的聯(lián)系（表1）。隨著水鹽含量的增加，電磁波傳播速度逐漸衰弱，測(cè)得的土壤介電常數(shù)增大。濱海鹽漬土中土壤含鹽量對(duì)電磁波振幅能值影響顯著，鹽分含量越高，振幅衰減越快。土壤可溶性鹽分是造成電磁波振幅能值下降的主要原因，可選用分層振幅比來表現(xiàn)電磁波振幅的下降幅度。由此可知，GPR測(cè)得的土壤介電常數(shù)與振幅比和土壤含鹽量存在隱性、非線性關(guān)系。因此，本研究采用具有高度非線性映射的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立基于GPR信號(hào)的土壤含鹽量模型。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，一般由輸入層、隱含層和輸出層組成，各層由一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元組成，層內(nèi)各個(gè)神經(jīng)元之間無信息的反饋，相鄰兩層之間連接通過調(diào)節(jié)權(quán)值和閾值實(shí)現(xiàn)。研究表明，一個(gè)三層的BP網(wǎng)絡(luò)理論上可逼近任意的非線性映射[15]，因此采用三層的BP網(wǎng)絡(luò)即可滿足建模需要。

我們把GPR測(cè)得的土壤介電常數(shù)和分層振幅比作為網(wǎng)絡(luò)輸入層，神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為 2，含鹽量為輸出層。由于GPR信號(hào)與土壤含鹽量不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，隱含層中神經(jīng)元采用logsig型非線性傳遞函數(shù)，輸出層神經(jīng)元采用purelin（）線性傳遞函數(shù)，通過newff（）函數(shù)構(gòu)建3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)模型見圖1。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

選擇GPR對(duì)不同植被覆蓋濱海鹽漬土4種處理方式下土壤含鹽量響應(yīng)特征試驗(yàn)中的36組數(shù)據(jù)作為樣本（表1），其中29組為訓(xùn)練樣本，7組為預(yù)測(cè)樣本。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換函數(shù)輸入時(shí)，在[-1，1]區(qū)間的變化梯度較大，為了使輸入的數(shù)據(jù)適應(yīng) BP網(wǎng)絡(luò)的輸入結(jié)構(gòu)，采用premnmx（）函數(shù)預(yù)處理樣本數(shù)據(jù)，并采用prestd（）函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行反歸一化處理[16]，不僅能夠防止出現(xiàn)過適配問題，還能提高BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力。

選用trainrp（）函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)函數(shù)為learngdm（），最大訓(xùn)練步數(shù)epochs為1 000，goal為0.000 1，show為100，學(xué)習(xí)誤差為0.01。經(jīng)過857次循環(huán)訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，但由于newff（）函數(shù)的隨機(jī)性，所以基本上每一次訓(xùn)練結(jié)果都是不同的，但每次訓(xùn)練都能在循環(huán)期內(nèi)完成訓(xùn)練目標(biāo)，達(dá)到精度要求。

2.4 訓(xùn)練結(jié)果及分析

為驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)能力，將預(yù)測(cè)樣本輸入到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，用sim（）函數(shù)進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，用plot（）函數(shù)輸出預(yù)測(cè)樣本真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比圖像（圖2），并計(jì)算其平均誤差，得到的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值如表2所示。

可以看出：（1）預(yù)測(cè)濱海鹽漬土含鹽量絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差絕對(duì)值最大的均是用20 g/L NaCl溶液20 L處理的小麥長(zhǎng)勢(shì)一般的地塊表層，其原因可能是輸入變量自身存在問題，或者網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本不夠多。（2）預(yù)測(cè)樣本仿真輸出誤差大小不一，絕對(duì)誤差范圍在-0.327～0.324 g·kg-1之間，相對(duì)誤差范圍在-14.17%～10.38% 之間，水鹽含量越高，絕對(duì)誤差的值越大。裸土地未處理狀態(tài)下，隨著土層深度的增加，絕對(duì)誤差的值逐漸減小，相對(duì)誤差表層最大，中下層誤差值的差異幅度較小，主要由于表層鹽分含量較高，減弱大部分電磁波；相同地塊相同層次隨著水鹽的增加，絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差的絕對(duì)值均變大，鹽溶液濃度越高，預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差異越大。但總體誤差在允許范圍內(nèi)，精度較好，仿真輸出被證明有效，訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可行的。

2.5 模型的構(gòu)建及檢驗(yàn)

將全部雷達(dá)測(cè)得數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行仿真輸入得到仿真數(shù)據(jù)模型（圖3）利用Matlab中cftool工具箱擬合仿真數(shù)據(jù)曲線，通過多項(xiàng)式輸出仿真含鹽量，得到多項(xiàng)式：

Z=6.962-0.4748X-14.79Y+0.1627X2+0.842XY+8.262Y2 。

其中，Z為土壤含鹽量，X為GPR測(cè)得的介電常數(shù)，Y為GPR測(cè)得的土壤分層振幅比。

把反演仿真輸出的含鹽量與實(shí)際含鹽量相比較，結(jié)果（圖4）發(fā)現(xiàn)，該模型對(duì)于裸土地含鹽量的預(yù)測(cè)誤差較大，對(duì)小麥長(zhǎng)勢(shì)良好的地塊含鹽量預(yù)測(cè)誤差最小，主要由于裸土地表層土壤含鹽量較高，對(duì)電磁波具有很強(qiáng)的衰減作用，造成振幅比迅速下降，從而產(chǎn)生較大預(yù)測(cè)誤差。經(jīng)計(jì)算，該模型的平均誤差率為13.46%，準(zhǔn)確率為86.54%，證明該模型具有良好的適用性。

3 結(jié)論

（1）采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了濱海鹽漬土土壤含鹽量與GPR測(cè)量土壤介電常數(shù)、分層振幅比信號(hào)響應(yīng)的非線性模型。所取得的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值非常接近，其準(zhǔn)確率達(dá)到86.54%；當(dāng)表層土壤鹽分過高時(shí)，電磁波衰減迅速，會(huì)產(chǎn)生一定預(yù)測(cè)誤差；隨著水鹽含量的降低，精度變高。說明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行GPR反演濱海鹽漬土土壤含鹽量準(zhǔn)確可行。

（2）本模型只考慮了水鹽的動(dòng)態(tài)變化，具有一定的局限性，加之訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有限及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身存在不足，使仿真結(jié)果存在一定誤差，其精度有待進(jìn)一步提升。

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