人工智能在土壤监测的前景与应用分析

人工智能在土壤监测的前景与应用分析

谢晓聪

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摘要  人工智能的技术进步与应用进展始终是舆论关注的焦点。在物联网、大数据等技术的支撑下，把人工智能的技术应用在环保行业中，将环保设备制造、环境治理技术与智造技术融合发展，并挖掘整体产业链的数据价值。在对土壤污染的环境保护中仅仅依靠人力是不够的，还需要借助新科技和新设备仪器，本文就如何利用人工智能在环境前景与应用分析展开讨论。

关键字：人工智能；环保行业；前景与应用

一、人工智能的概念

（英语缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰和迈克尔·海恩莱因将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

二、土壤污染的现状

随着工业化和城市化的飞速发展，土壤重金属污染已成为不容忽视的突出环境问题。我国受 Cd、As、Pb、Hg、Zn 等重金属污染的耕地面积近2000万hm2，约占总耕地面积的五分之一。土壤重金属污染有人为原因和自然原因两种，人类活动是土壤重金属污染的主要成因。土壤重金属污染的自然来源主要是岩石风化和火山喷发等自然地质活动，土壤重金属污染的人为来源主要为矿产开采、金属冶炼、化工、煤燃烧、汽车尾气排放、生活废水排放、污泥使用、污水灌溉、农药和化肥施用、大气沉降等。由于矿产开采和冶炼 “三废”的排放，导致湖南省湘江流域和资江流域土壤 重金属Cd、As、Pb、Zn和Cu污染比较严重，并产生严重的生态环境风险。

三、土壤污染监测中的人工智能平台的搭建

土壤环境监测作为监测土壤质的重要手段，能够对土壤内的污染物进行监测，以此评价土壤状况。土壤环境监测是保护土壤资源的重要手段，通过收集土壤环境监测所获得数据，并对这些数据进行分析，能够在一定程度上了解到土壤体中污染物的来源、分布和来源情况，进而采取相应的手段对土壤环境污染进行处理。目前较为常见的土壤环境监测手段有化学法、光电法和卫星影像等。但是这些方式普遍投入的成本比较高，而且及时性较低，无法达到预期的效果。而随着人工智能的发展，可以将人工智能应用到土壤环境监测中。

为了在现有土壤环境监测系统中增加人工智能的功能，需要在原有的基础上引入人工智能计算功能，以及样本库管理和模型构建应用管理的平台。

四、人工智能技术在土壤保护中的应用优势

土壤保护关系国计民生，土壤事故的监测、认定处置都需要很强的专业性。在土壤保护的细分领域中，我可以看到土壤保护有几个特点与其他行业不同，除了专业化程度较高，专业土壤保护人员匮乏与之形成相形见绌。废弃处置则是环保的重要一环，处置得当能够减少危害，彰显前期环节的工作成果和价值，处置不力造成废气废土壤外泄，污染土地、海洋、地下土壤、河道，造成的损失无法估量，影响深远。人工智能的横空出世，显著的拓宽并缩短了土壤污染在以上问题上的解决路径。

物联网的大规模使用，使得专业化程度以传感器来记录感知，形成了客观、准确、稳定、长期的专业化积累，解决了靠人而又专业人员不足的窘境，物联网的特点就是7*24*365的工作，而且极大的提升了效率，避免了人为错误，降低了时间成本和经济成本。物联网技术在感知的同时，就进行了记录、计算，并通过多种传感器的融合，实现了传感数据的汇聚和解析，避免了事后统计效率显著。而人工智能人工智能在重点隐患点排查、特异性识别分类上拥有算法天然的准确优势，识别率的上升而未产生时间上的消耗，相反在单位时间内的准确率得到了极大的提升，达到了超过人工目标检测、区域检测的效率。在以上与安全生产、危化品等领域中，由于危险作业的系数较高，部分作业施工多一个人就多一份安全隐患，因此无人作业区里，防爆摄像机的人工智能能力就有了用武之地，例如区域检测油污泄露，目标检测识别预警等都得到了广泛的应用。

五、人工智能技术在土壤保护中的应用前景与趋势

随着人工智能技术在各类感知采集的传感器设备应用越来越丰富，关键技术和装备的日趋成熟，人工智能的边缘计算智能终端和数据智能平台强关联将为成为趋势。物联网目前在井喷式发展在物联网连接和平台的“螺旋式交替上升”的融合高潮中，在国家新基建的政策下，人工智能技术也有了新动能，将更多地跨行业的他山之石引入到人工智能的范畴中，例如激光雷达技术、BIM技术也会被广泛应用在智慧环保中，通过激光雷达技术快速的将人工智能摄像机赋予了三维重建的新能力，全息的刻画环保事前-事发-事中-事后成为了现实，通过人工智能这样的新型传感器技术融合，进而实现对环保的人-地-物-事-组织的深刻洞察，从而在土壤保护作业上达到智慧的赋能，确保土壤保护的任务的万无一失。

劳动力短缺、高龄化、效率低下是当前土壤保护的痛处。除此之外，还要面对污染源多、污染物排放总量居高不下、污染随着产业转移而转移、行政管理体制尚不完善等问题，都在一定程度上制约了土壤保护行业的发展。智慧环保借助人工智能物联网技术，把感应器和装备嵌入到土壤监控对象中，通过超级计算机和云计算将环保领域物联网整合起来，可以实现人类社会与环境业务系统的整合，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的智慧。

人工智能技术与物联网在智慧环保的融合中也不可忽视一些可以预计的规模化后带来的挑战：

1、环保物联网在环境质量监测、行业、企业污染防治、总量减排方面，难以充分承担其环保职责，智慧环保的公共服务能力与国民参与土壤平还不能满足公众日益增长的需求。因此国民参与是一个重要的突破口，随着人脸识别、智能家居等人工智能技术的普及，相信会对环保物联网的发展带来积极因素，但这有一个长足的发展过程。

2、人工智能算法扮演着判决者的角色，用统一的标准筛选着调查数据，根据计算出的土壤污染程度对环境进行治理，但由于轻重程度不同，就产生了谁先谁后谁更值得的问题，这往往意味着土壤污染保护措施会首先考虑到成本效益问题。

3、土壤污染本质上是社会问题，人类改造环境的能力越来越强，随之能感受到的诱惑也越来越多，这直接导致了欲望的膨胀。一旦我们失去了对内心的控制，任由欲望滋长将会给我们的环境带来无法预料的灾难。

4、捆绑人工智能概念而生的产品种类过于繁多，而其实现的功能却同质化极为严重，缺乏整合的思维，不同种类产品各自为战，是目前几乎所有人工智能设备中存在的问题。

结语

将人工智能运用到土壤监测过程中，不仅能够对传统的土壤监测系统进行完善，而且能够大大提高土壤监测的效率，降低土壤监测信息错误的概率，为土壤监测做出了重大贡献。人工智能的作用在于能够对土壤监测统进行优化，使得土壤监测工作更加便捷，所获取到的监测数据更加准确，为土壤保护工作提供准确的数据。

参考文献

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[3]刘国伟.人工智能+大数据智慧环保未来很惊艳[J].环境与生活,2019(01):14-19.