CN108151798A - 一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法及系统，属于海域环境保护领域。本发明方法包括数据采集步骤：终端设备采集初始数据，上传控制中心；模型提取步骤：控制中心获取各个点的数据后，对逐个数据进行判断是否为合理数据，如果否，丢弃数据，如果是，对当前数据做数量级标准化处理；模型匹配步骤：对处理后的数据与历史数据进行距离计算，得出与当前数据空间距离最近的模型，确认单个数据对应的结果；结果判定步骤：如果多个连续的终端设备数据结果均为赤潮，则认定当前发生赤潮，并报警。本发明成本低，具有良好的时效性，能够对近海赤潮实时情况做出处理。

Description

一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法及系统
技术领域
本发明涉及海域环境保护领域，尤其涉及一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法及系统。
背景技术
现有技术中，近海环境的检测靠携带定位系统的机器人等采集数据进行监测，没有对数据进行处理，精确度不高，没有考虑到异常数据的情况，并且由于安装了GPS定位模块、通信模块等造成现有成本很高，数据传输距离有限等不足，而LoRa技术作为低成本、远距离的而无线传输方案，在关于近海赤潮的数据采集和分析处理无具体方案，同时，近海赤潮实时数据与实际发生赤潮的规模情况无具体对应方案。
发明内容
为解决现有技术中的问题，本发明提供一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，还提供一种实现所述方法的系统。
本发明基于LoRa的近海赤潮实时监控方法包括如下步骤：
数据采集步骤：终端设备采集初始数据，上传控制中心；
模型提取步骤：控制中心获取各个点的数据后，查询历史合理数据范围，对逐个数据进行判断是否为合理数据，如果否，丢弃数据，如果是，对当前数据做数量级标准化处理；模型匹配步骤：对处理后的数据与历史数据进行距离计算，得出与当前数据空间距离最近的模型，确认单个数据对应的结果；
结果判定步骤：如果多个连续的终端设备数据结果均为赤潮，则认定当前发生赤潮，并报警。
本发明作进一步改进，还包括确认更新数据库步骤：赤潮处理人员在现场检测后记录赤潮实际情况，并对数据库进行更新，对非合理数据的终端设备进行维护。
本发明作进一步改进，在数据采集步骤中，所述终端设备采集的数据包括气温、光照强度、单位时间降水量、水中含氧量。
本发明作进一步改进，在模型提取步骤中，所述数量级标准化处理的公式为：
其中，d1、d2、d3、d4分别为采集的气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据，D1、 D2、D3、D4分别为d1、d2、d3、d4数量级标准化处理后的数据， [d1min,d1max],[d2min,d2max],[d3min,d3max],[d4min,d4max]分别为数据库中各项数据的范围。
本发明作进一步改进，在模型匹配步骤中，采用加权欧几里得计算距离Dis，计算公式为：
其中，{D1’,D2’,D3’,D4’}为数据库中选用点的数据，{W1，W2，W3，W4}为气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据在评判结果中的权重倒数。
本发明作进一步改进，在赤潮监控中，水中含氧量指标最重要，光照次之，气温、降水量最次，因此，{W1，W2，W3，W4}设置为{1,1,0.5,0.25}。
本发明还提供一种实现所述方法的系统，包括终端设备，设有LoRa通信模块，用于采集关于所述近海赤潮相关数据；LoRa网关：用于与终端设备通信，并将终端设备采集的数据上传至控制中心；控制中心：用于获取LoRa网关上传的数据，并对数据进行处理，实时监控近海赤潮。
本发明作进一步改进，在需要监控的近海海域，间隔固定距离设置带有终端设备的浮标点阵，通过LoRa网关实时向控制中心传送每个终端设备采集到的数据。
本发明作进一步改进，所述终端设备上设有温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器和水中含氧量传感器，其中，所述温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器设置在水面上方，水中含氧量传感器设置在LoRa通信模块下方并设置在海水中。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：成本低，具有良好的时效性，能够对近海赤潮实时情况做出处理；具有高效性，能提供完整的检测数据、处理、报警流程；具有良好的自主改善特性，通过数据量的增加和对报警真实情况的反馈能不断提高判断结果的准确性。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图；
图2为本发明终端设备结构示意图；
图3为本发明一实施例方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明的系统包括与LoRa网关连接的多个终端设备，所述终端设备设有 LoRa通信模块，用于采集关于所述近海赤潮相关数据；LoRa网关：用于与终端设备通信，并将终端设备采集的数据上传至控制中心；控制中心：用于获取与之连接的多个LoRa网关上传的数据，并对数据进行处理，实时监控近海水质环境及赤潮情况。
终端设备均匀分布在近海海域，若干个终端设备的分布范围内分配一个LoRa网关设备，所有网关设备将所在范围的终端设备数据通过无线信号转发到LoRa控制中心。
如图2所示，所述终端设备上设有温度传感器5、光照强度传感器4、降水量传感器3和水中含氧量传感器1，其中，所述温度传感器5、光照强度传感器4、降水量传感器3设置在水面上方，水中含氧量传感器1设置在LoRa通信模块2下方并设置在海水中。
作为本发明的一个实施例，本例搭建的系统如下：
确定需监控海域，在海域每隔200米设置固定浮标，浮标上固定好LoRa终端设备，将水中含氧量传感器部分浸入水中，其余部分保持露出水面，以横纵坐标方式记录每个浮标位置。
每平方公里范围内，在中心区域部署LoRa网关，设定终端设备和网关设备的数据通信转发频率。
在LoRa控制中心数据库内加入曾经统计过的赤潮发生和未发生情况下的气温，降水量，光照强度，水中含氧量数据，根据地区赤潮发生的频率进行适当取用数据，保持数据库中发生赤潮数据的比例接近于赤潮发生频率。
如图3所示，本例基于上述系统的近海赤潮实时监控方法具体如下：
(1)终端设备采集初始数据，包括气温：d1,降水量：d2，光照强度：d3，水中含氧量：d4，通过LoRa网关上传控制中心；
(2)LoRa控制中心接收到各点传送的数据{气温：d1,降水量：d2，光照强度：d3，水中含氧量：d4},通过查询数据库中已有的各项数据的数据范围 {[d1min,d1max],[d2min,d2max],[d3min,d3max],[d4min,d4max]}，根据数据范围判断当前收到的数据是否严重偏离数据范围，若连续出现数据严重偏离范围，则记录该点位为异常点，丢弃该数据；
(3)选择非异常点数据做数量级标准化处理,得到数据{d1，d2，d3，d4}的标准化处理后数据{D1，D2，D3，D4}，所述数量级标准化处理的公式为：
(4)对于非异常点，逐个与数据库中所有已经过数量级标准化处理的数据做加权欧几里得距离计算，得到当前点与数据库中已有某个点的欧几里得距离Dis，计算公式如下：
其中，{D1’,D2’,D3’,D4’}为数据库中选用点的数据，{W1，W2，W3，W4}为气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据在评判结果中的权重倒数。例如，本例在赤潮监控中，水中含氧量指标最重要，光照次之，气温、降水量最次，因此，本例将{W1，W2，W3，W4}设置为{1,1,0.5,0.25}，也可以根据情况设置为其他的数值；
(5)选取欧几里得距离最小的数据库数据，判定{d1，d2，d3，d4}代表的位置是否发生赤潮的情况为欧几里得距离最小的数据库数据所代表的情况；
(6)LoRa控制中心对同一时间段内收到所有非异常点数据进行以上计算，检查是否出现横纵坐标连续的终端设备的判定结果为发生赤潮，若是则触发警报；
(7)赤潮处理人员实地对赤潮发生位置做实地处理并回馈数据到数据库，并对步骤(2)中发现的异常点做维护，并在固定时间(例如每周)更新数据库。
本发明成本低，具有良好的时效性，能够对近海赤潮实时情况做出处理；具有高效性，能提供完整的检测数据、处理、报警流程；具有良好的自主改善特性，通过数据库中数据量的增加和对报警真实情况的反馈能不断提高判断结果的准确性。
以上所述之具体实施方式为本发明的较佳实施方式，并非以此限定本发明的具体实施范围，本发明的范围包括并不限于本具体实施方式，凡依照本发明所作的等效变化均在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于包括如下步骤：
数据采集步骤：终端设备采集初始数据，上传控制中心；
模型提取步骤：控制中心获取各个点的数据后，查询历史合理数据范围，对逐个数据进行判断是否为合理数据，如果否，丢弃数据，如果是，对当前数据做数量级标准化处理；
模型匹配步骤：对处理后的数据与历史数据进行距离计算，得出与当前数据空间距离最近的模型，确认单个数据对应的结果；
结果判定步骤：如果多个连续的终端设备数据结果均为赤潮，则认定当前发生赤潮，并报警。
2.根据权利要求1所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：还包括确认更新数据库步骤：赤潮处理人员在现场检测后记录赤潮实际情况，并对数据库进行更新，对非合理数据的终端设备进行维护。
3.根据权利要求1或2所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在数据采集步骤中，所述终端设备采集的数据包括气温、光照强度、单位时间降水量、水中含氧量。
4.根据权利要求3所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在模型提取步骤中，所述数量级标准化处理的公式为：
其中，d1、d2、d3、d4分别为采集的气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据，D1、D2、D3、D4分别为d1、d2、d3、d4数量级标准化处理后的数据，[d1min,d1max],[d2min,d2max],[d3min,d3max],[d4min,d4max]分别为数据库中各项数据的范围。
5.根据权利要求4所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在模型匹配步骤中，采用加权欧几里得计算距离Dis，计算公式为：
其中，{D1’,D2’,D3’,D4’}为数据库中选用点的数据，{W1，W2，W3，W4}为气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据在评判结果中的权重倒数。
6.根据权利要求4所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在赤潮监控中，水中含氧量指标最重要，光照次之，气温、降水量最次，因此，{W1，W2，W3，W4}设置为{1,1,0.5,0.25}。
7.一种实现权利要求1-6任一项基于LoRa的近海赤潮实时监控方法的系统，其特征在于：包括终端设备，设有LoRa通信模块，用于采集关于所述近海赤潮相关数据；LoRa网关：用于与终端设备通信，并将终端设备采集的数据上传至控制中心；控制中心：用于获取LoRa网关上传的数据，并对数据进行处理，实时监控近海赤潮。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：在需要监控的近海海域，间隔固定距离设置带有终端设备的浮标点阵，通过LoRa网关实时向控制中心传送每个终端设备采集到的数据。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述终端设备上设有温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器和水中含氧量传感器，其中，所述温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器设置在水面上方，水中含氧量传感器设置在LoRa通信模块下方并设置在海水中。
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