토양 미세한 오염의 문제는 점점 심각 해지고 있지만 지상 생태계의 미세 플라스틱에 대한 심층적 인 연구는 여전히 불충분합니다. 이 연구는 초 분광 영상 기술과 고급 화학 알고리즘을 결합하여 토양에서 미세 플라스틱의 분포를 직접 식별하고 시각화 하여이 연구 격차를 메우는 것을 목표로합니다.
1. 샘플 수집 및 처리
먼저, 우리는 토양 표면에서 풍화 된 플라스틱 조각과 5cm 두께의 토양 샘플을 발견하고 수집했으며, 총 중량은 약 3kg입니다. 이 샘플을 실험실로 다시 가져 오면 두 그룹으로 나뉘 었습니다. 한 그룹을 사용하여 포화 NaCl 수성 용액 방법에 의해 미세 플라스틱의 특정 성분을 추출하고 식별 하였다; 다른 그룹은 초 분광 이미징 기술 및 화학 알고리즘을 기반으로 미세 형성 식별 모델을 구축하는 데 사용되었습니다.
실제 토양 환경에서 미세 플라스틱의 존재를 시뮬레이션하기 위해 시뮬레이션 된 토양 샘플을 추가로 준비했습니다. 수동 전단 및 체질을 통해 추출 된 미세 플라스틱 (흰색 및 검은 색)을 1-5mm와 0.5-1 mm의 2 개의 입자 크기 범위로 나누고 신선한 잎, 시들어 잎, 바위 및 가지와 같은 천연 물질과 혼합했습니다. 복잡한 필드 토양 환경을 시뮬레이션하십시오. 모든 토양 샘플을 80 ℃에서 8 시간 동안 80 ℃에서 8 시간 동안 건조시켜 수분을 제거하고 실험의 정확성을 보장 하였다.
2. 초 분광 이미지 획득 및 데이터 분석
초 분광 이미징 시스템을 사용하여, 우리는 시뮬레이션 된 토양 미세 유체 샘플의 포괄적 인 스캔을 수행하고 풍부한 스펙트럼 정보를 포함하는 초 전자 이미지를 얻었습니다. 이미지에서, 다른 재료 (예 : 흰색 미세 플라스틱, 검은 미세 플라스틱, 신선한 잎 등)는 다른 색상으로 표시되어 후속 분석을 용이하게합니다.
이미지의 각 재료의 관심 영역 (ROI)의 스펙트럼 곡선을 분석함으로써, 엽록소가 풍부한 신선한 잎이 가시 광선 영역에서 상당한 스펙트럼 특성을 나타내므로 다른 재료와 쉽게 구별 할 수 있음을 발견했습니다. 대조적으로, 백색 및 검은 색 PE 미세 플라스틱은 스펙트럼 특성, 특히 전체 스펙트럼 범위에서 반사율이 가장 낮아 식별을 더욱 어렵게하는 스펙트럼 특성, 특히 흑인 PE 마이크로 플라스틱이 다릅니다.
3. 감독 분류 방법의 비교 및 최적화
미세 형성 식별을위한 최상의 알고리즘을 찾기 위해, 우리는 세 가지 감독 분류 방법, 즉 다변량 판별 분석 (MD), 머신 러닝 (ML) 및 지원 벡터 머신 (SVM)을 사용했습니다. 각 방법의 정밀 (P) 및 복구 속도 (R)를 계산함으로써, 우리는 SVM 알고리즘이 초 분광 이미지를 처리 할 때 더 높은 신호 대 잡음비와 배경 노이즈가 적어 미세 혈압의 식별을 크게 향상 시켰음을 발견했습니다.
우리는 다른 입자 크기 (1-5 mm 및 0.5-1 mm)의 미세 플라스틱에 대한 분류 테스트를 수행했습니다. 결과는 입자 크기가 더 큰 미세 플라스틱의 경우, SVM 알고리즘이 더 높은 인식 정확도를 달성 할 수 있음을 보여 주었다. 더 작은 입자 크기를 갖는 미세 유전자의 경우, 이미지 형태 학적 사전 처리 (예 : 침식 및 팽창 작업)를 최적화함으로써 인식 효과가 크게 향상되었다.
IV. 모델 검증 및 확장 응용 프로그램
모델의 광범위한 적용 가능성을 확인하기 위해, 우리는 다양한 색상과 화학 조성물의 6 개의 가정용 플라스틱 폴리머를 수집하고 Hyperspectral 이미징 기술에서 인식 효과를 테스트했습니다. 결과는 입자 크기가 1-5 mm 및 0.5-1 mm 인 6 개의 일반적인 미세 플라스틱에 대해, 모델은 평균 정확도와 회복 속도가 높은 수준에 도달하는 우수한 인식 능력을 보여 주었다. 특히, 색상의 미세 플라스틱의 인식 효과는보다 명백한 스펙트럼 특성으로 인해 특히 뛰어났다.
V. 요약 및 전망
이 연구는 토양에서 미세 플라스틱의 직접적인 식별 및 시각화를 달성하기 위해 Hyperspectral Imaging 기술과 화학계 알고리즘과 성공적으로 결합했습니다. 다른 감독 분류 방법을 비교함으로써, SVM 알고리즘은 미세 형성 식별에 상당한 이점이 있음을 발견했습니다. 또한,이 연구는 또한 미세 형성 입자 크기가 식별에 미치는 영향을 밝혀 내고 상응하는 최적화 전략을 제안했습니다.
앞으로, 우리는 다양한 토양 유형과 환경 조건의 미세 플라스틱 식별에 미치는 영향을 탐색하고보다 휴대하고 효율적인 초 분광 영상 장비를 개발하여 현장의 빠른 현장의 요구를 충족시키는 등이 기술의 응용 범위를 더욱 확장 할 계획입니다. 발각. 동시에, 우리는 알고리즘 모델을 계속 최적화하고 인식 정확도와 안정성을 향상 시키며 토양 미세한 오염의 모니터링 및 제어를위한보다 강력한 기술 지원을 제공 할 것입니다.
