基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法、装置及应用

1.本发明属于水下激光光谱信号处理技术领域，尤其涉及基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法、装置及应用。


背景技术：

2.海水是海洋环境的重要研究对象，海水盐度是海水状态的一个重要表征参数，代表了海水成分的含量。海水中所含有的化学成分十分复杂，各元素的含量又有着极大的差别，研究海水盐度的大小与分布对明确海洋环境变化、海洋气象变化以及海洋水文运动具有重大意义。目前有关海水盐度的测量方法中，普遍采用的传统方法有电导率法、折射率法、比重法、微波遥感技术、布里渊散射法以及拉曼光谱法等。尽管目前海水盐度测量方法的种类繁多，但或多或少均存在着一定的局限性。
3.当高能量、短脉宽的脉冲激光聚焦于海水水体内部时，基于高功率激光与物质之间的相互作用会产生瞬态的等离子体，等离子体产生的同时伴随着光信号、声信号以及空泡脉动现象的产生。分析等离子体原子或离子辐射的光谱信号，可以获得海水中所包含的元素信息，此即激光诱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy，libs)，具有无需样品复杂预处理、多元素检测、实时原位探测等优势。与此同时，高温高压下的等离子体对外膨胀会产生超音速的冲击波，经过一段时间的演化后衰减为正常的声速，该声信号的速度与海水的盐度、温度、压力等环境参数直接相关。因此，通过同时测量海水中等离子体的光谱和声波信号，将光、声信号相结合不仅可以准确反演海水盐度浓度，还能够获得元素组分的含量信息，兼并两者特点并简化测量过程，缩小样本体积，可以提高测量精度，为未来海水盐度的测量提供了新的方法，有望实现对海水盐度等参数的原位测量。
4.现有技术的检测方法及局限性如下：
5.电导率法：需要同时检测电导率、温度和深度，可能会存在参数检测不同步的误差的问题，且电极易受水质污染和电磁干扰，影响测量精度。
6.浮标探测：无法实现大面积海水的盐度测量，数据的分辨率较低。
7.比重法：对测量平台的稳定性以及稳固性的要求比较高，同时要求海水测量现场的平台对海洋具有极高的稳定性。
8.折射率法：光纤纤芯会裸露于外并直接接触待测液，容易在接触面形成沉淀物而影响测量，操作比较复杂，测量范围比较小也无法进行实时探测。
9.微波遥感技术：微波辐射在海水中的穿透能力比较微弱，在海水中的传播损耗比较严重，故只能探测海水表面的盐度。
10.拉曼光谱法：拉曼光谱不仅与盐度有关，同时与海水温度相关，需要进行参数假设，使得精度测量比较低。
11.布里渊散射法：布里渊散射频移量等参数既受海水盐度的影响，还受到温度的干扰，进而影响测量的精度。
12.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
13.(1)目前已有的传统测量方法均对海水盐度反演具备一定的效果，现存的海水检测方法大多都是通过测量海水的电学或光学参数来间接量化盐度值，但对海水盐度的各组分浓度变化无法准确检测，使得获得的数据信息精度较低。
14.(2)虽然上述方法均可以对盐度进行一定程度的反演，但获取的海水化学成分信息受到限制。现有方法无法既获得海水盐度值，同时判断由元素组分变化引起的盐度信息变化，不能减少检测成本，也未有采用水下激光诱导等离子体的光谱信号与声波信号融合进行盐度反演的先例。


技术实现要素：

15.为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法、装置及应用。本发明目的在于将水下激光诱导等离子体的光谱与声波两种信号融合进行海水盐度原位测量，既可以获得海水盐度值，还可以判断由元素组分变化引起的盐度信息变化。
16.所述技术方案如下：一种基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法包括以下步骤：
17.s1，不同盐度海水样品的水下libs光谱及等离子体声波信号的采集；
18.s2，对采集的libs光谱与等离子体声波信号的处理；
19.s3，光谱-声波信号融合下的盐度反演模型的建立，进行海水盐度值的反演；以及进行海水元素浓度预测模型的建立，预测由海水中化学元素变化引起的盐度变化信息。
20.在一个实施例中，在步骤s1中，利用水下libs光谱、等离子体声波的实验装置进行不同盐度海水样品的libs光谱与等离子体声波信号的采集，采用激光器产生激光脉冲，利用半波片和格兰棱镜调节激光脉冲能量，每个激光脉冲的一部分通过立方体分束器反射，发送到与示波器连接的光电二极管；激光脉冲的另一部分用激光扩束器对激光束进行扩束，用消色差双胶合透镜将激光束聚焦到一个充满海水样品的石英水槽中，用于产生等离子体；
21.等离子体产生的声波由垂直放于等离子体上方的水听器收集并保存在示波器中；等离子体产生的光则经过侧向的透镜组会聚并经光纤耦合至光谱仪中，由数字延时脉冲发生器进行控制；采集得到不同盐度海水样品的水下libs光谱与等离子体声波信号。
22.在一个实施例中，在步骤s2中，对采集的libs光谱与等离子体声波信号的处理包括以下步骤：
23.(1)对取得的n个光谱信号进行谱线元素归属，在减基线后进行全谱归一化处理；归一化后的光谱一方面进行pca分析，得到降维后的光谱训练矩阵pc
sp
；
24.(2)对采集的n个声波信号，由声信号的强度信息、位置信息得到声波训练矩阵fea
ac
；
25.(3)对于得到的光谱训练矩阵pc
sp
与声波训练矩阵fea
ac
合并后得到新的训练特征矩阵vec。
26.在一个实施例中，步骤(1)中，光谱训练矩阵pc
sp
为n
×
m，表示对该矩阵n行m列的矩阵大小，m为主成分数，其中，根据主成分解释原数据方差的百分比来确定最佳主成分数m；归一化后的光谱另一方面分别进行na、k、ca元素所在谱线范围内的特征提取，得到na、k、ca
元素特征矩阵分别为v
na
、vk、v
ca
，矩阵为n
×
p，表示对该矩阵n行p列的矩阵大小，p由na、k、ca元素所在的范围谱段长度确定。
27.在一个实施例中，步骤(2)中，声波训练矩阵fea
ac
为n
×
s，对该矩阵n行s列的矩阵大小，s为声信号特征数。
28.在一个实施例中，步骤(3)中，训练特征矩阵vec为n
×
(m+s)，表示对该矩阵n行m+s列的矩阵大小，m为主成分数，s为声信号特征数。
29.在一个实施例中，在步骤s3中，光谱-声波信号融合下的盐度反演模型的建立包括以下步骤：
30.将得到的训练特征矩阵vec作为样本的自变量，海水的盐度值作为因变量进行svm回归得到盐度的反演模型；对于未知盐度的测量样品，采集光谱信号与声波信号，重复上述步骤s2得到预测样本的vec’，并代入已经建立的svm盐度反演模型得到测量样品的盐度值。
31.在一个实施例中，在步骤s3中，海水元素浓度预测模型的建立包括以下步骤：
32.将得到的元素的特征矩阵v
na
、vk、v
ca
分别作为样本的自变量，元素的浓度分别作为因变量进行svm回归分别建立na、k、ca元素浓度的预测模型；对于未知盐度的测量样品，采集光谱信号得到na、k、ca元素特征矩阵v
na’、v
k’、v
ca’，矩阵为n
×
p，表示对该矩阵n行p列的矩阵大小，p为na、k、ca元素所在范围谱段数，分别代入已经建立的na、k、ca的svm预测模型得到测量样品的na、k、ca元素的浓度。
33.本发明的另一目的在于提供一种所述基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法的采集水下libs光谱、等离子体声波的实验装置。
34.本发明的另一目的在于提供一种所述基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法在不同海域海水盐度参数原位测量上的应用。
35.结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
36.第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中的结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
37.对于现有技术中存在的不足之处，本发明针对海水盐度的测量，提出了一种海水盐度信息测量的新技术方法。将一束脉冲激光聚焦于海水水体中可以产生等离子体，这一物理过程会同时产生libs光谱信号与等离子体声波信号，对光谱信号可利用光谱仪进行采集，声波信号可利用水听器收集。对光谱信号利用主成分分析(principal component analysis，pca)算法进行特征信息提取，对声波信号提取位置及强度特征信息，并进行两信号的特征层数据融合，之后利用支持向量机(support vector machine，svm)算法建立海水盐度的反演模型，与此同时，利用libs光谱获得盐度化学组分含量的变化，实现对海水盐度的实时原位、简单、无污染地快速反演。libs光谱与等离子体的声波为同一个物理过程的两个现象，信号收集过程简单、快速、易操作，两信号不会互相干扰，数据处理过程易操作。若仅利用libs光谱进行盐度反演，得到的盐度的浓度值误差比较大，预测盐度值的精度不高；若仅利用等离子体声波信号进行盐度预测，无法得到引起盐度变化的na、k、ca元素的具体变化趋势；因而相比于仅利用libs信号或是等离子体声波信号的方法，建立的反演模型既可以得到更精确测的海水盐度值，又可以测得海水中na、k、ca元素的含量变化。
38.第二、把技术方案看作一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
39.本发明所提出的盐度反演方法利用水下激光诱导产生等离子体过程中可同时产生光谱信号与声波信号这一特点，采用光谱仪与水听器分别对光谱信号与声波信号进行同步采集，并对光谱信号与声波信号进行融合，将其用于机器学习算法中建立海水盐度的反演模型，联合了水下激光诱导等离子体产生的声波信号与光谱信号的优势，不仅可以获得海水盐度浓度信息，还能够检测元素组分的含量变化，实现海水盐度信息的有效预测。
40.虽然光谱校正过程采用了pca与svm算法的相关函数，但目前并未查到有利用libs光谱信号联合等离子体声波信号进行海水盐度信息反演的先例。本发明提出的利用光声信息融合的盐度反演方法也是不同于其他盐度反演方法。因此，本方法与目前现有的盐度反演方法仍然是不同的，具备其新颖性。
41.相比于现有技术，本发明的优点进一步包括：
42.(1)本发明所提出的方法不会仅测量海水表面的盐度信息，不会对产品造成破坏，且本发明提出的方法可实现对海水盐度信息的直接测量，而不是利用电学或光学参数来间接量化盐度值。本发明所提出的方法仅需采集水下激光诱导等离子体产生的libs光谱信号与声波信号，利用了同一物理过程产生的两类信号，不只是考虑信号中单一参量，提出的libs光谱与等离子体声波融合的方式相比于仅使用光谱信号或声波信号所包含的信息更加全面、具体，不会产生由于仅仅考虑单一变量导致信息偏差带来的反演效果的误差，且libs光谱信号与等离子体声波信号的采集不会互相干扰，简单且容易采集。基于pca算法与svm算法建立的盐度反演模型合理有效。与此同时，能够对引起海水盐度变化的化学元素的浓度信息进行判断，本发明所提出的方法具有成本低、方法简单、操作简单、反演效果明显的优势。
43.(2)本发明利用一束脉冲激光聚焦于海水水体中产生等离子体的这一个物理过程，利用光谱仪与水听器实现对产生的libs光谱与等离子体声波两类信号的有效采集。
44.(3)本发明通过融合libs光谱信号与等离子体声波信号，利用svm算法建立海水盐度的反演模型，实现海水盐度的有效反演。与此同时，利用光谱信息可有效判断由于化学元素变化引起的盐度变化。
45.(4)在这些创新点中，水下libs光谱与等离子体声波信号的采集不受环境限制，仅依赖于采集设备的稳定性，具有原位、实时、多组分、快速探测的优点，可应用于海洋环境包括深海冷泉、海底热液等极端环境中的libs光谱与等离子体声波信号。对采集到的信号利用本发明所提出的方法步骤便可实现对海洋环境中盐度的直接测量。
46.第三、作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
47.(1)预期未来本发明的技术方案可以进行相应探测仪器的一体化制作，并尝试应用于海洋环境盐度的实际探测中。
48.(2)目前的研究中，未有将水下libs光谱与等离子体声波信号联合应用于海洋盐度信息的原位测量实例，本发明提出的方法既能展示libs光谱的优势，又能彰显等离子体声波信号的优势，本发明提出的光声信息融合的海水盐度测量方法具有创造性与先进性。
49.(3)有关海水盐度的测量方法有很多，但大多存在一定的局限性，本发明提出的技术方案提供了一种海洋盐度环境原位测量的新方法，对海洋盐度环境测量的进一步研究具
备一定的启示作用。
50.(4)海洋中有关声的应用以及光的应用均比较广泛，但将两信号联合起来应用比较少，本发明提供了海洋中光声信息联合在海洋环境探测中的一种可能应用，给光声信息未来在海洋中联合应用提供了一种方向。
附图说明
51.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
52.图1是本发明实施例提供的基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法流程图；
53.图2是本发明实施例提供的基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法原理图；
54.图3是本发明实施例提供的采集水下libs光谱、等离子体声波的实验装置示意图；
55.图4是本发明实施例提供的图3实验装置采集的典型的libs光谱图；
56.图5是本发明实施例提供的图3实验装置采集的典型的等离子体声波信号图；
57.图6(a)是本发明实施例提供的所用17个样品盐度在不同反演方法下的定标曲线中对应采用libs光谱反演的定标曲线图；
58.图6(b)是本发明实施例提供的所用17个样品盐度在不同反演方法下的定标曲线中对应采用等离子体声波反演的定标曲线图；
59.图6(c)是本发明实施例提供的所用17个样品盐度在不同反演方法下的定标曲线中对应采用本发明提出的声波与光谱融合反演的定标曲线图；
60.图7(a)是本发明实施例提供的所用17个样品na元素在单变量反演方法下的定标曲线图；
61.图7(b)是本发明实施例提供的所用17个样品k元素在单变量反演方法下的定标曲线图；
62.图7(c)是本发明实施例提供的所用17个样品ca元素在单变量反演方法下的定标曲线图；
63.图8(a)为本发明实例中所用17个样品na元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定标曲线图；
64.图8(b)为本发明实例中所用17个样品k元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定标曲线图；
65.图8(c)为本发明实例中所用17个样品ca元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定标曲线图；
66.图中：1、激光器；2、半波片；3、格兰棱镜；4、立方体分束器；5、激光扩束器；6、消色差双胶合透镜；7、水听器；8、光谱仪；9、示波器；10、数字延时脉冲发生器；11、光纤；12、光电二极管。
具体实施方式
67.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不
违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
68.高功率激光聚焦于海水水体中相互作用后产生瞬态的等离子体，等离子体特征辐射光可采集到光谱信号，同时等离子体对外膨胀产生声波信号。光谱信号直接反映海水中的元素组成含量，是等离子体辐射光的时空积分；声波信号包含击穿过程中的能量转换信息以及等离子体膨胀过程的相关信息，声信号的波形及位置信息能够很好地反映海水环境的变化。因而光谱信号与声波信号融合后可以提供有关水下激光诱导等离子体这一物理过程的更多可靠信息，即更容易反映出海水组成成分信息，因此通过联合libs光谱信号与等离子体声波信号以进行海水盐度信息的反演是一个可行的方法。
69.一、解释说明实施例：
70.本发明实施例提供的基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法利用一束脉冲激光聚焦于海水水体中产生等离子体的这一个物理过程，利用光谱仪8与水听器7实现对产生的libs光谱与等离子体声波两类信号的有效采集。
71.通过融合libs光谱信号与等离子体声波信号，利用svm算法建立海水盐度的反演模型，实现海水盐度的有效反演。与此同时，利用光谱信息可有效判断由于化学元素变化引起的盐度变化。
72.实施例1
73.如图1所示，本发明实施例提供的基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法(基于libs光谱信号联合等离子体声波信号进行海水盐度信息反演的方法)包括以下步骤：
74.步骤1：水下libs光谱及等离子体声波信号的采集。
75.改变不同盐度的海水样品，在激光能量20mj下采集得到水下libs光谱信号与等离子体声波信号。
76.步骤2：libs光谱与等离子体声波信号的处理。
77.首先对取得的n个光谱信号进行预处理，具体过程为进行谱线元素归属，在减基线之后进行全谱归一化处理。归一化后的光谱一方面进行pca分析，得到降维后的光谱训练矩阵pc
sp
(矩阵为n
×
m，表示对该矩阵n行m列的矩阵大小，m为主成分数)，其中，根据主成分解释原数据方差的百分比来确定最佳主成分数m；归一化后的光谱另一方面分别进行na、k、ca元素所在谱线范围内的特征提取得到v
na
、vk、v
ca
(n
×
p，表示对该矩阵n行p列的矩阵大小，p由na、k、ca元素所在范围谱段长度确定)。对于采集的n个声波信号，由声信号的强度信息、位置信息得到声波训练矩阵fea
ac
(矩阵为n
×
s，对该矩阵n行s列的矩阵大小，s为声信号特征数)。对于得到的光谱训练矩阵pc
sp
与声波训练矩阵fea
ac
，将二者合并后得到新的训练特征矩阵vec(矩阵为n
×
(m+s)，表示对该矩阵n行m+s列的矩阵大小，m为主成分数，s为声信号特征数)。
78.步骤3：光谱-声波信号融合下的盐度反演模型的建立。
79.将步骤2中得到的特征矩阵vec作为样本的自变量，海水的盐度值作为因变量进行svm回归得到盐度的反演模型。对于未知盐度的测量样品，采集其光谱信号与声波信号，重复上述步骤得到预测样本的vec’，并将其代入已经建立的svm盐度反演模型便可得到测量样品的盐度值(该过程在matlab r2017b软件中利用编写的算法进行)。
80.步骤4：海水元素浓度预测模型的建立。
81.通过前3个步骤已经可以得到海水的盐度值的反演。而本发明提出的方法还可以
同时预测由于海水中化学元素变化引起的盐度信息变化。将步骤2得到的元素的特征矩阵v
na
、vk、v
ca
分别作为样本的自变量，元素的浓度分别作为因变量进行svm回归分别建立na、k、ca元素浓度的预测模型。对于未知盐度的测量样品，采集其光谱信号得到na、k、ca的特征矩阵v
na’、v
k’、v
ca’，分别代入已经建立的na、k、ca的svm预测模型便可得到测量样品的na、k、ca元素的浓度(该过程在matlab r2017b软件中利用编写的算法进行)。
82.实施例2
83.如图2所示，本发明实施例提供的基于光声信息融合的海水盐度原位测量方法(基于libs光谱信号联合等离子体声波信号进行海水盐度信息反演的方法)包括以下步骤：
84.步骤1：不同盐度海水样品下libs光谱与等离子体声波信号的采集。改变不同盐度的溶液，利用图3所示的水下libs光谱、等离子体声波的实验装置进行不同盐度海水样品下libs光谱与等离子体声波信号的采集。采用激光器1产生波长为1064nm的激光脉冲，利用半波片2和格兰棱镜3调节激光脉冲能量为20mj，每个激光脉冲的10％通过立方体分束器4反射，发送到与示波器9连接的光电二极管12；激光脉冲的90％用激光扩束器5对激光束进行扩束，用消色差双胶合透镜6将激光束聚焦到一个充满样品的石英水槽中，用于产生等离子体；
85.等离子体产生的声波由垂直放于上方的水听器7收集并保存在示波器9中；等离子体产生的光则经过侧向的透镜组(l2、l3)会聚并经光纤11耦合至光谱仪8中，由数字延时脉冲发生器10进行控制；采集得到配制的不同盐度海水样品的水下libs光谱与等离子体声波信号。
86.其中，如图3本发明实施例提供的采集水下libs光谱、等离子体声波的实验装置包括：激光器1(laser)、半波片2(hwp)、格兰棱镜3(gp)、立方体分束器4(bs)、激光扩束器5(lbe)、透镜6(l1)、水听器7(hydrophone)、光谱仪8(spectrometer)、示波器9(oscilloscope)、数字延时脉冲发生器10(delay generator 645)、光纤11(fiber)、光电二极管12(pd)。
87.步骤2：首先对取得的n个光谱信号进行预处理，具体过程为进行谱线元素归属，在减基线之后进行全谱归一化处理。归一化后的光谱一方面进行pca分析，得到降维后的光谱训练矩阵pc
sp
(矩阵为n
×
m，m为主成分数)，其中，根据主成分解释原数据方差的百分比来确定最佳主成分数m；归一化后的光谱另一方面分别进行na、k、ca元素所在谱线范围内的特征提取得到v
na
、vk、v
ca
(矩阵为n
×
p，p由na、k、ca元素所在范围谱段长度确定)。对于采集的n个声波信号，由声信号的强度信息、位置信息得到声波训练矩阵fea
ac
(矩阵为n
×
s，s为声信号特征数)。对于得到的光谱训练矩阵pc
sp
与声波训练矩阵fea
ac
，将二者合并后得到新的训练特征矩阵vec(矩阵为n
×
(m+s))。
88.步骤3：将步骤2中得到的特征矩阵vec作为样本的自变量，海水的盐度值作为因变量，利用svm算法进行svm回归分析，建立盐度的反演模型，并计算盐度反演模型的评价参数，评估模型在精度、准确度及稳定性的分析效果。
89.步骤4：将步骤2得到的各元素的特征矩阵v
na
、vk、v
ca
分别作为样本的自变量，各元素的浓度分别作为因变量进行svm回归分析，分别建立na、k、ca元素浓度的反演模型。
90.步骤5：利用预测集对建立的反演模型与预测模型进行验证。对于未知盐度的测量样品，收集其光谱信号与声波信号，重复上述步骤得到预测样本的vec’，将其代入已经建立
的svm盐度反演模型便可得到测量样品的盐度值；将未知盐度的测量样品的na、k、ca的特征矩阵v
na’、v
k’、v
ca’分别代入已经建立的na、k、ca的svm预测模型，便可得到测量样品所包含的na、k、ca元素的浓度。最后将得到的盐度信息建立定标曲线，并计算模型的评价参数以评估模型在精度和准确度的分析效果。
91.实施例3
92.一个方案中，水中激光诱导等离子体声波信号的采集所用设备为一种针式水听器7与示波器9，但其他可探测与采集声波信号的设备也能实现本发明，因此采用其他声波信号采集设备的方案可以作为上述等离子体声波采集的一种替代方案。该替代方案仅为前期数据采集方法的替代，本发明的核心为利用采集的libs光谱及等离子体声波，基于pca算法与svm算法，建立盐度反演模型，实现对海水盐度信息的详尽分析。对于数据的采集实验装置的替代，原则上只要能够保证采集到libs光谱与声波信号，同时获得良好的信号质量即可。
93.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
94.上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
95.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
96.二、应用实施例：
97.本发明实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
98.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
99.本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。
100.本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。
101.本发明实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
102.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方
法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
103.三、实施例相关效果的证据：
104.本发明所提出的方法已应用于实验室水下海水盐度信息的反演，图3为实验室采集水下libs光谱、等离子体声波的实验装置示意图，为说明本发明提出的方法应用于海水盐度信息反演的有利优势，使得水下激光诱导等离子体声波信号与光谱信号在其他应用方面可以发挥其优势，表明本发明的实际意义，下为本发明的实际应用效果的证明例子。
105.水下libs光谱信号与等离子体声波信号采集的实验过程如下：
106.配制的不同盐度的17组样品如表1所示，其包含不同配比的na、k、ca元素。对某一特定盐度的样品，将其放置于石英水槽的样品池中，激光器1会产生波长为1064nm、频率为1hz的脉冲激光，产生的激光首先通过半波片2(hwp)和格兰棱镜3(gp)，并将激光脉冲能量控制在20mj。激光脉冲的一部分(10％)通过立方体分束器4(bs)反射，发送到与示波器9(oscilloscope)连接的光电二极管12(pd)，用以监测激光能量的稳定性。激光脉冲的另一部分由激光扩束器5(lbe)进行扩束，扩束后的激光通过消色差双胶合透镜6(l1)聚焦到石英水槽样品池中产生等离子体，产生的声波信号由垂直放于等离子体上方的水听器7收集并保存在示波器9中；等离子体产生的光则经过侧向的透镜组(l2、l3)会聚经光纤11耦合至光谱仪8(spectrometer)中，由数字延时脉冲发生器(delay generator 645)进行控制。之后将石英水槽依次更换其他盐度的样品，得到所有盐度海水样品的水下libs光谱与等离子体声波信号。
107.得到的典型的libs光谱如图4所示，典型的等离子体声波信号如图5所示。得到17组不同盐度海水样品在不同反演方法下的定标曲线(图6(a)对应采用libs光谱反演的定标曲线，图6(b)对应采用等离子体声波反演的定标曲线，图6(c)对应采用本发明提出的声波与光谱联合反演的定标曲线)，其中，实心图形代表建立反演模型的训练集样品，空心图形代表验证此模型的预测集样品，样本的预测集与训练集已经在样品1表中标注(
※
号)。采用相关系数(r2)、预测集与训练集的均方根误差(rmsep/rmsec)、预测集与训练集的相对标准偏差(rsd_p、rsd_c)以及预测集与训练集的平均相对误差(are_p、are_c)来表征校准曲线的预测能力，不同盐度反演方法对样品盐度的预测能力的评价参数如表2所示。
108.所用17个样品na、k、ca元素在单变量方法下的定标曲线分别为：图7(a)是本发明实施例提供的所用17个样品na元素在单变量反演方法下的定标曲线图；图7(b)是本发明实施例提供的所用17个样品k元素在单变量反演方法下的定标曲线图；图7(c)是本发明实施例提供的所用17个样品ca元素在单变量反演方法下的定标曲线图；
109.所用17个样品na、k、ca元素在本发明提出的svm元素预测方法下的定标曲线分别为：图8(a)为本发明实例中所用17个样品na元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定
标曲线图；图8(b)为本发明实例中所用17个样品k元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定标曲线图；图8(c)为本发明实例中所用17个样品ca元素在本发明提出的svm元素反演方法下的定标曲线图；
110.其中图7(a)、图8(a)分别为na元素的预测模型，图7(b)、图8(b)为k元素的预测模型，图7(c)、图8(c)为ca元素的预测模型，实心图形代表建立反演模型的训练集样品，空心图形代表验证此模型的预测集样品(na元素：圆形，k元素：三角形，ca元素：五角星)，两种方法下na、k、ca元素定标曲线评价参数的对比如表3。
111.表1所用17组样品溶液的盐度以及na、k、ca元素浓度；
[0112][0113]
表2不同盐度反演方法的定标曲线的评价参数
[0114][0115]
表3两种方法下na、k、ca元素定标曲线评价参数
[0116][0117]
图6与表2的结果表明，本发明所提出的光谱与声波融合的盐度反演模型建立的定标曲线具有很高的相关系数，相比于仅采用光谱反演或仅采用声波信号反演的方法，r2的值由0.9与0.99提高至0.999以上；rmsep由高于5
‰
与0.7
‰
降低为0.5
‰
，rmsec由高于3
‰
与高于0.6
‰
降低为低于0.5
‰
；are_p由高于19％与2.5％降低为低于2％，are_c由高于12％与高于2％降低为低于1.5％，以上结果说明本发明提出的光声信息融合的盐度反演模型具有很高的精确度和准确性，与此同时，建立的反演模型的rsd低于1.5％，意味着反演模型具有较高的稳定性，预测误差比较低。
[0118]
图7、图8与表3的结果表明，对于样品所含na、k、ca元素的浓度反演，相比于传统的单变量方法，本发明所提出的svm多变量反演模型得到na、k元素定标曲线的r2值在0.999以上，ca元素定标曲线的r2在0.996以上，拟合效果相比于单变量得到极大的提高；与此同时，预测的精度与误差也远优于传统的单变量方法，三元素的平均rmsep由1003.68mg/l降低至190.71mg/l，平均rmsec由725.87mg/l降低至134.25mg/l,元素的预测精度显著提升；三元素的平均rsd_p由12.12％降低至5.89％，平均rsd_c由10.50％降低至4.54％，提高了50％左右，稳定性得到极大的改善。三元素的平均are_p由22.21％降低至6.70％，平均are_c由18.55％降低至3.47％。提高了70％左右，意味着模型预测准确度的大幅提升。以上结果说明建立的na、k、ca元素的反演模型能够对na、k、ca元素达到有效的浓度预测，即可以实现对引起海水盐度变化的主要元素浓度的分析。
[0119]
综上而言，相比于仅利用libs光谱信号的盐度反演方法，本发明所提出的盐度反演方法能够达到极高的反演精度与极低的反演误差；相比于仅利用等离子体声波信号的盐度反演方法，本发明所提出的盐度反演方法既能进一步提高反演精度，又能对引起盐度变化的na、k、ca元素实现含量变化的有效预测。以上说明本发明提出的方法能够对海水盐度的反演达到很高的精度，提出的反演模型具有极高的可用性，也反映出本发明提出方法的可行性。
[0120]
相比现有的电导率海水盐度测量方法相比，本发明提出的方法仅需采集libs光谱与等离子体声波信号，数据的收集互不影响，故不会像电导率法因探测不同步造成的误差；与折射率法盐度测量方法相比，本发明提出的方法操作简单，可以进行实时探测，也不会受到极大的腐蚀；与浮标法盐度测量方法相比，本发明提出的方法不会只能固定在某一位置探测，可以实现大面积的海水盐度测量，数据的分辨率也比较高。
[0121]
以上结果表明，本发明提出的基于声波与光谱信号融合后利用svm算法建立的盐
度反演模型，无论是从稳定性提高还是分析精度的提高上相比于仅仅利用光谱信号或声波信号均具有很大的提升，具备极佳的盐度反演效果，表明本发明提出的方法在实现盐度原位测量上具备良好的应用潜力及推广性。
[0122]
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。