王玉玲,王 蒙,閆 巖,宮淑蘭,汪 明,徐 亞

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基于聚類算法的ERT污染區(qū)域識(shí)別方法

王玉玲1*,王 蒙1,2,閆 巖1,宮淑蘭1,汪 明1,徐 亞3

(1.山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,山東省智能建筑技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 濟(jì)南 250101；2.林雪平大學(xué)科學(xué)工程學(xué)院,瑞典 林雪平 58183；3.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院,北京 100012)

本文提出將聚類算法引入到ERT監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,采用K均值(K-means)聚類、模糊C均值算法(FCM)以及混合高斯模型(GMM)3種常用聚類算法對(duì)ERT檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行污染區(qū)域識(shí)別,通過一個(gè)數(shù)值模型分析了3種算法的識(shí)別效果.研究結(jié)果表明當(dāng)污染區(qū)域與背景土壤的電阻率區(qū)分度較大時(shí)(電阻率差異性大于30%),采用3種聚類算法都可以識(shí)別出污染區(qū)域,K-means和FCM的識(shí)別效果優(yōu)于GMM算法.最后,給出一個(gè)實(shí)際場(chǎng)地調(diào)查的應(yīng)用案例.

ERT檢測(cè)；污染場(chǎng)地；聚類算法；污染區(qū)域識(shí)別

我國(guó)存在大量污染場(chǎng)地,這些污染場(chǎng)地會(huì)造成對(duì)土壤和地下水污染,對(duì)人類健康和環(huán)境產(chǎn)生危害[1-2],因此,對(duì)污染場(chǎng)地的檢測(cè)和修復(fù)是亟待解決的問題.由于電阻率成像(ERT)方法具有快速、費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn),近年來開始嘗試將ERT應(yīng)用于場(chǎng)地污染及修復(fù)進(jìn)程監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[3-4].在采用ERT進(jìn)行場(chǎng)地監(jiān)測(cè)時(shí),通常會(huì)周期性地對(duì)場(chǎng)地進(jìn)行ERT檢測(cè),這些檢測(cè)數(shù)據(jù)需要被實(shí)時(shí)地分析處理.然而,目前對(duì)ERT檢測(cè)數(shù)據(jù)的分析處理主要依靠人工完成,因此很難保證識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性,這成為制約ERT監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用的關(guān)鍵問題之一.

近年來人工智能技術(shù)取得了高速發(fā)展,涌現(xiàn)出了許多新技術(shù)新方法,這些方法已被用來解決醫(yī)學(xué)圖像處理、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的問題,獲得了良好的應(yīng)用效果[5-7].其中,聚類算法用于在事先并不知道任何樣本的類別標(biāo)號(hào)的情況下,按照個(gè)體或樣本的特征通過某種算法來把一組未知類別的樣本劃分成若干類別,使同一類別內(nèi)的個(gè)體具有盡可能高的同質(zhì)性,而類別之間則應(yīng)具有盡可能高的異質(zhì)性.

常用的聚類算法包括:K均值(K-means)算法、模糊C均值算法(FCM)、混合高斯模型(GMM)等.國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)這些算法開展了大量研究[8-9].針對(duì)K-means算法對(duì)初始中心點(diǎn)的選擇十分敏感,易陷入局部最優(yōu)解的問題,Bradley等[10]提出了基于分布模式估計(jì)初始中心的方法,該方法使得迭代求解收斂于更優(yōu)的局部最小值;Bagirov[11]研究了一種改進(jìn)的最小平方和聚類問題的全局K-means算法,改善了K-means算法中初始中心點(diǎn)的選擇問題; Tzortzis[12]提出了一種MinMax K-means算法,該算法根據(jù)類別的方差對(duì)每個(gè)類別賦予不同權(quán)重,得到一個(gè)優(yōu)化的K-means目標(biāo)函數(shù),解決了對(duì)初始值的依賴.模糊C均值算法(FCM)[13]是在C均值基礎(chǔ)上的一種改進(jìn)算法,采用隸屬度函數(shù)表示樣本點(diǎn)隸屬于某一類別的程度,通過優(yōu)化各個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)不同類別中心的隸屬度,使不同類之間的相似性最小化,同類之間的相似性最大化,從而決定各樣本點(diǎn)的類別.Wang等[14]在FCM算法的基礎(chǔ)上增加了空間信息,基于局部空間相似性度量模型自適應(yīng)地確定初始聚類中心和初始隸屬度.然后根據(jù)其固有的像素間的相關(guān)性,對(duì)模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行修正. GMM是由多個(gè)高斯分布函數(shù)的線性組合建立的模型.Huang等[15]提出了一種基于高斯混合模型搜索圖像全局閾值的有效方法,該方法具有較強(qiáng)的魯棒性,但是對(duì)于對(duì)比度較差的圖像處理效果不精確.這些聚類算法被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域: Baid[16]對(duì)K-means算法、高斯混合模型和模糊C均值聚類算法在腦腫瘤分割中的應(yīng)用進(jìn)行了比較研究;Kannan等[17]利用FCM算法對(duì)乳房以及大腦核磁共振圖像進(jìn)行了有效分割,其中該算法可將乳腺分為四個(gè)集群:脂肪、正常組織、良性病變以及惡性病變; Janssen等[18]采用GMM算法對(duì)人腦圖像進(jìn)行分割;徐立等[19]提出一種新的基于腦部MR圖像的腫瘤診斷方法,該方法通過多閾值分割形態(tài)學(xué)操作檢測(cè)圖像的畸形區(qū)域,提取用于分類的高斯混合模型(GMM)特征,利用決策樹分類器對(duì)腫瘤圖像類型進(jìn)行分類;Lalaoui等[20]提出了一種改進(jìn)的期望最大化(MEM)算法并且對(duì)比了五種算法(K-means、FCM、MS、ES以及MEM算法)在分割人腦圖像中的效果.除此以外,Li等[21]采用K-means算法對(duì)為巖石間斷集進(jìn)行識(shí)別.然而目前尚未有將聚類算法用于ERT檢測(cè)結(jié)果中土壤污染區(qū)域的識(shí)別的報(bào)道.

研究表明,土壤的電阻率受到多種因素的影響,例如土壤類型、含水率、孔隙水離子濃度等[22-23],這使得在對(duì)ERT檢測(cè)得到的電阻率數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋時(shí),沒有一個(gè)普適的電阻率值可以用來劃分污染土壤以及未受污染的土壤,不合理的閾值會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的污染區(qū)域判定.針對(duì)此問題,本文研究了采用聚類算法,利用數(shù)據(jù)之間的相似性和差異性將ERT數(shù)據(jù)劃分成若干類別,從而實(shí)現(xiàn)污染區(qū)域自動(dòng)識(shí)別.

1 方法

1.1 K-means算法

K-means算法是聚類算法中使用最廣泛的算法之一,它把個(gè)對(duì)象根據(jù)屬性分為個(gè)類別,使得聚類結(jié)果滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小.定義損失函數(shù)如下:

式中:x為待分類的數(shù)據(jù)點(diǎn);為第個(gè)類別的聚類中心;r∈{0,1}來表示數(shù)據(jù)點(diǎn)x對(duì)于聚類的歸屬(其中=1,...,;=1,...,),如果數(shù)據(jù)點(diǎn)x屬于第聚類,則r=1,否則為0.

K-means通過迭代求解,得到使得損失函數(shù)最小的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的歸屬值{r}和聚類中心{}.

1.2 FCM聚類算法

模糊C均值聚類(FCM)用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類的程度.它是硬C均值聚類(HCM)方法的一種改進(jìn).FCM把個(gè)向量x(=1,2,…,)分為個(gè)模糊組,隸屬矩陣的元素允取的取值范圍為[0,1].

FCM定義了目標(biāo)函數(shù)如下:

式中:u介于0,1間;c為模糊組的聚類中心,d=||c-x||為第個(gè)聚類中心與第個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)間的歐幾里德距離,是隸屬度因子.一個(gè)數(shù)據(jù)的隸屬度之和等于1:

基于(4)和(5),構(gòu)造新的目標(biāo)函數(shù)如下:

式中:是約束式的拉格朗日乘子.對(duì)所有輸入?yún)⒘壳髮?dǎo),使式(6)達(dá)到最小的必要條件為: