中国环境科学

作者：王玉玲, 王蒙, 闫岩, 宫淑兰, 汪明, 徐亚

单位：1. 山东建筑大学信息与电气工程学院, 山东省智能建筑技术重点实验室, 山东 济南 250101;2. 林雪平大学科学工程学院, 瑞典 林雪平 58183;3. 中国环境科学研究院, 北京 100012

关键词：ERT检测,污染场地,聚类算法,污染区域识别

基金：国家自然基金资助项目（61503219，61573226）；山东省重点研发计划（2016GGX101005）；中央级院所基本科研业务专项重点项目（2016YSKY14）

本文提出将聚类算法引入到ERT监测系统中，采用K均值（K-means）聚类、模糊C均值算法（FCM）以及混合高斯模型（GMM）3种常用聚类算法对ERT检测结果进行污染区域识别，通过一个数值模型分析了3种算法的识别效果.研究结果表明当污染区域与背景土壤的电阻率区分度较大时（电阻率差异性大于30%），采用3种聚类算法都可以识别出污染区域，K-means和FCM的识别效果优于GMM算法.最后，给出一个实际场地调查的应用案例.

来源：2019年第3期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2019年第3期