欢迎光临小豌豆知识网!
当前位置:首页 > 物理技术 > 信号装置> 一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统独创技术19765字

一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统

2021-02-01 23:57:27

一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统

  技术领域

  本发明涉及水质监测技术领域,尤其涉及一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统。

  背景技术

  水污染会严重破坏生态环境、影响人类生存,若要实现人类社会的可持续成长,首先要解决水污染疑难题目,其中的关键便是如何高效准确的完成水质检测,从而为后续水资源治理、保护提供依据。通过水资源保护、水域岸线管理、水污染防治、水环境质量、水生态功能的治理,水质保护已取得了显著成效。

  但是,传统的水质检测方法需要将样本带回实验室,检测过程繁琐;特别是当河流、湖泊面积较大时,需要研究人员在不同的位置采集样本,操作过程费时费力,所需人工成本较高;并且,由于送检等待耗时较长,易导致样本二次污染,无法满足现阶段简便高效的数据采集需求。

  发明内容

  本发明提供一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统,以至少部分解决现有技术中水质样本采样困难、送检时间较长的技术问题。

  为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于高光谱技术的水质在线监测方法,所述方法包括:

  获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;

  基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;

  输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。

  进一步地,所述获取预设时间间隔内目标水域的水质光谱,之前还包括:

  对整个所述目标水域进行扫描,并获取所述目标水域的水质指标数据;

  根据所述水质指标数据,设定水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值;

  存储设定的水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值。

  进一步地,所述获取预设时间间隔内目标水域的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型,具体包括:

  获取目标水域的遥感图像数据,并对所述遥感图像数据进行预处理;

  基于预处理后的所述遥感图像数据,逐像元计算归一化差分水体指数、归一化差分植被指数和归一化差分水草指数;

  判定所述目标水域为水草覆盖区,则构建归一化差分植被指数,并通过支持向量机算法分类并对水草类型进行识别,根据季节和水草生长状况反演水质参数,从而构建所述水体检测模型;

  判定所述目标水域为非水草覆盖区,则采用遥感模型作为水体监测模型。

  进一步地,所述预设水质参数具体包括以下至少一种:

  需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓度和浊度。

  本发明还提供一种基于高光谱技术的水质在线监测装置,用于实施如上所述的方法,所述装置包括:

  数据采集模块,用于获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;

  数据转换模块,用于基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;

  输出预警模块,用于输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。

  进一步地,还包括数据存储模块,所述数据存储模块用于:

  对整个所述目标水域进行扫描,并获取所述目标水域的水质指标数据;

  根据所述水质指标数据,设定水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值;

  存储设定的水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值。

  进一步地,所述数据采集模块具体用于:

  获取目标水域的遥感图像数据,并对所述遥感图像数据进行预处理;

  基于预处理后的所述遥感图像数据,逐像元计算归一化差分水体指数、归一化差分植被指数和归一化差分水草指数;

  判定所述目标水域为水草覆盖区,则构建归一化差分植被指数,并通过支持向量机算法分类并对水草类型进行识别,根据季节和水草生长状况反演水质参数,从而构建所述水体检测模型;

  判定所述目标水域为非水草覆盖区,则采用遥感模型作为水体监测模型。

  进一步地,所述预设水质参数具体包括以下至少一种:

  需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓度、浊度、总有机碳量、重金属量、挥发性有机污染物量、叶绿素、蓝绿藻等。

  本发明还提供一种水质在线监测装置系统,所述系统包括:处理器和存储器;

  所述存储器用于存储一个或多个程序指令;

  所述处理器,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如上所述的方法。

  本发明还提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令,所述一个或多个程序指令用于被一种水质在线监测系统执行如上所述的方法。

  本发明提供的基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统,通过高光谱仪获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;并基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;从而输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。这样,利用光谱分析实现水质监测,将目标水体内的水质参数通过模型无线传输的方式传送给终端,使得终端得以在远离水体采样现场时即可收到水质监测结果,无需人工采样和样本送检,解决了现有技术中水质样本采样困难、送检时间较长的技术问题。同时,当水体中的水质参数超出提示污染等级的阈值时,可自动向终端发出报警信号,使得水体污染参数得以实时在线监控,并能够随时预警,提高了水体监控的时效性。

  附图说明

  附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发 明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:

  图1为本发明实施例中基于高光谱技术的水质在线监测方法的流程图;

  图2为本发明实施例中基于高光谱技术的水质在线监测装置的结构示意 图。

  具体实施方式

  以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。

  在一种具体实施方式中,如图1所示,本发明提供的基于高光谱技术的水质在线监测方法,包括以下步骤:

  S1:获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;具体地,该水质光谱可通过便携式光谱仪采集得到,光谱仪采集到水质光谱后,通过蓝牙传输的方式传输给智能手机等终端设备,并上传至云端服务器,使得其与云端大数据分析于一体,实现光谱测量的迅速、便捷、灵活和准确。

  S2:基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;具体地,步骤S2包括以下步骤:

  获取目标水域的遥感图像数据,并对所述遥感图像数据进行预处理;

  基于预处理后的所述遥感图像数据,逐像元计算归一化差分水体指数、归一化差分植被指数和归一化差分水草指数;

  判定所述目标水域为水草覆盖区,则构建归一化差分植被指数,并通过支持向量机算法分类并对水草类型进行识别,根据季节和水草生长状况反演水质参数,从而构建所述水体检测模型;

  判定所述目标水域为非水草覆盖区,则采用遥感模型作为水体监测模型。

  S3:输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。该报警可以通过云端平台实现,也可以通过手机等智能终端实现。

  进一步地,所述获取预设时间间隔内目标水域的水质光谱,之前还包括:

  对整个所述目标水域进行扫描,并获取所述目标水域的水质指标数据;

  根据所述水质指标数据,设定水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值;

  存储设定的水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值。

  其中,预设水质参数具体包括以下至少一种:需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓度、浊度、总有机碳量、重金属量、挥发性有机污染物量、叶绿素、蓝绿藻等。

  也就是说,在工作过程中,由船携带光谱仪,沿着目标水域绕一周,对整个水域进行扫描,监控水质指标有无跳变,并通过自定义配置每个参数的指标阈值来实现系统报警,历史数据追踪等;扫描完成后,将固定式水质监测设备固定于水域某一处,定时地获取水质光谱,设置10s为时间间隔采集不少于100组数据,通过4G/5G网络实时传输到监测平台,24小时实时在线显示水质检测结果,提供需氧量、总磷、总氮、溶解氧、氨氮、悬浮物浓度、浊度、总有机碳、重金属、挥发性有机污染物、叶绿素、蓝绿藻等参数,在监测平台进行数据读取。

  光谱分析是判别物质属性的重要方式,这是因为不同的元素及其化合物都有自己独特的光谱特征,如果说普通光学成像能看到物质的形状、尺寸等信息,光谱分析则能获取物质的成分信息。光谱因此被视为辨别物质的“指纹”,尤其是高光谱技术,能在可见光到短波红外的光谱区间连续获取信号,所记录的通道数量可以达到数百个,且光谱通道很窄,分辨率很高,其光谱探测范围远远超过了人类肉眼的感知范围,能够探测人眼无法看到的大量信息。高光谱技术利用物质的光谱吸收特性,实现对高光谱技术利用物质的光谱吸收特性,实现对待测物质的检测,耗时短、精度高,具有大面积布设长时程在线监测的潜力,在水质检测领域大有可为。利用高光谱技术研发的水质光谱检测仪可实现水质参数的原位快速检测,具有无污染、快速、实时、全天候的技术优势,是水质检测领域的重大技术突破。其基于液晶分子的双折射效应和偏振光干涉原理,通过电子单元控制液晶元件,传输特定波长的光并排除其它光,同时利用全光谱扫描技术,准确快速观测采集目标宽光谱影像。

  在上述具体实施方式中,本发明提供的基于高光谱技术的水质在线监测方法,通过高光谱仪获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;并基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;从而输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。这样,利用光谱分析实现水质监测,将目标水体内的水质参数通过模型无线传输的方式传送给终端,使得终端得以在远离水体采样现场时即可收到水质监测结果,无需人工采样和样本送检,解决了现有技术中水质样本采样困难、送检时间较长的技术问题。同时,当水体中的水质参数超出提示污染等级的阈值时,可自动向终端发出报警信号,使得水体污染参数得以实时在线监控,并能够随时预警,提高了水体监控的时效性。

  除了上述方法,本发明还提供一种基于高光谱技术的水质在线监测装置,用于实施如上所述的方法,在一种具体实施方式中,如图2所示,所述装置包括:

  数据采集模块100,用于获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;

  数据转换模块200,用于基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;

  输出预警模块300,用于输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。

  数据存储模块400,所述数据存储模块400用于:

  对整个所述目标水域进行扫描,并获取所述目标水域的水质指标数据;

  根据所述水质指标数据,设定水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值;

  存储设定的水质参数的类型和每种类型水质参数的阈值。

  其中,所述数据采集模块具体用于:

  获取目标水域的遥感图像数据,并对所述遥感图像数据进行预处理;

  基于预处理后的所述遥感图像数据,逐像元计算归一化差分水体指数、归一化差分植被指数和归一化差分水草指数;

  判定所述目标水域为水草覆盖区,则构建归一化差分植被指数,并通过支持向量机算法分类并对水草类型进行识别,根据季节和水草生长状况反演水质参数,从而构建所述水体检测模型;

  判定所述目标水域为非水草覆盖区,则采用遥感模型作为水体监测模型。

  所述预设水质参数具体包括以下至少一种:需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓度和浊度。

  也就是说,在工作过程中,由船携带光谱仪,沿着目标水域绕一周,对整个水域进行扫描,监控水质指标有无跳变,并通过自定义配置每个参数的指标阈值来实现系统报警,历史数据追踪等;扫描完成后,将固定式水质监测设备固定于水域某一处,定时地获取水质光谱,设置10s为时间间隔采集不少于100组数据,通过4G/5G网络实时传输到监测平台,24小时实时在线显示水质检测结果,提供需氧量、总磷、总氮、溶解氧、氨氮、悬浮物浓度、浊度、总有机碳、重金属、挥发性有机污染物、叶绿素、蓝绿藻等参数,在监测平台进行数据读取。

  在上述具体实施方式中,本发明提供的基于高光谱技术的水质在线监测装置,通过高光谱仪获取预设时间间隔内目标水域中监测点的水质光谱,并通过计算得到水体监测模型;并基于所述水体监测模型得到水质监测结果,并得到预设水质参数数据;从而输出得到的水质监测结果,并在任一项预设水质参数超出对应参数的阈值时发出水质污染报警。这样,利用光谱分析实现水质监测,将目标水体内的水质参数通过模型无线传输的方式传送给终端,使得终端得以在远离水体采样现场时即可收到水质监测结果,无需人工采样和样本送检,解决了现有技术中水质样本采样困难、送检时间较长的技术问题。同时,当水体中的水质参数超出提示污染等级的阈值时,可自动向终端发出报警信号,使得水体污染参数得以实时在线监控,并能够随时预警,提高了水体监控的时效性。

  本发明还提供一种水质在线监测装置系统,所述系统包括:处理器和存储器;

  所述存储器用于存储一个或多个程序指令;

  所述处理器,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如上所述的方法。

  本发明还提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令,所述一个或多个程序指令用于被一种水质在线监测系统执行如上所述的方法。

  在本发明实施例中,处理器可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific工ntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

  可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。

  存储介质可以是存储器,例如可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。

  其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,简称EEPROM)或闪存。

  易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(Static RAM,简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM,简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM,简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM,简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM,简称DRRAM)。

  本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

  本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时,可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

  显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

《一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统.doc》
将本文的Word文档下载到电脑,方便收藏和打印
推荐度:
点击下载文档

文档为doc格式(或pdf格式)