CN109061049A - 一种全区域覆盖的气体数据监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的属于无人机应用技术领域,具体为一种全区域覆盖的气体数据监测方法,该全区域覆盖的气体数据监测方法包括如下步骤:S1:建立工作区域;S2:选取大气监控设备;S3:数据采集和传输;S4:建立电子模型图;S5:数据处理;S6:数据传输:将采集的检测数据超标的具体坐标和该超标点的具体坐标附近的全景图像通过无线传输技术传输至地面监测中心,可以直观的看到污染区域与监测区域内存在的排放污染源的直接位置关系,能够直观的判断出污染源的具体位置,将该无人机放置在行政地区界上飞行,还能够判断相邻城市存在着相互污染或者被污染的情况,为环境监测监察提供有力的数据支持。
Description
技术领域
本发明涉及无人机应用技术领域,具体为一种全区域覆盖的气体数据监测方法。
背景技术
随着全球经济的发展,城市化、工业化进程的加快,城乡环境恶化日益加剧,如非法排污事件的增加,汽车尾气、粉尘、噪声等达到成为影响人们正常生活的主要危害因素。近年来全球各国政府和人民对环保问题非常重视,特别是大气污染问题的处理已成为各地的重点关注的工作任务。无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,无人机+行业应用,是无人机真正的刚需;目前在航拍、农业、植保、自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用,大大的拓展了无人机本身的用途,发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。常规的大气污染监测数据靠环境监管部门在监测点设置监测设备,进行定点的数据采集。这种常规的检测方法所采集的数据比较片面,且不能反映即时的环境数据。为此,我们提出一种全区域覆盖的气体数据监测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种全区域覆盖的气体数据监测方法,以解决上述背景技术中提出的常规的大气污染监测数据靠环境监管部门在监测点设置监测设备,进行定点的数据采集。这种常规的检测方法所采集的数据比较片面,且不能反映即时的环境数据的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种全区域覆盖的气体数据监测方法,该全区域覆盖的气体数据监测方法包括如下步骤:
S1:建立工作区域:基于大面积飞行获取的工作底图,以底图东南西北的四个监测点为顶点,形成一个矩形区域,以九宫格方式将区域进行划分,选出9个点为圆心;
S2:选取大气监控设备:采用轻型固定翼环保无人机搭载大气数据传感器和红外摄像头,对关注的重点区域进行飞行数据采集;
S3:数据采集和传输:通过大气数据传感器进行大气污染的数据采集,同时采用可见光摄像头进行图片采集,并根据获得的大气六项监测数据,建立大气污染分布图;
S4:建立电子模型图:对大气数据传感器采集的数据进行处理,生成面积为1平方公里的三维立体电子模型图;
S5:数据处理:根据步骤S4建立的三维立体电子模型图判断大气六项监测数据超标点的具体坐标,然后选取该超标垫的具体坐标的图像和与该具体坐标相关联的图像进行拼图,形成该超标点的具体坐标附近的全景图像;
S6:数据传输:将采集的检测数据超标的具体坐标和该超标点的具体坐标附近的全景图像通过无线传输技术传输至地面监测中心。
优选的,所述步骤S2中的大气数据传感器包括臭氧传感器、二氧化氮传感器、二氧化硫传感器、一氧化碳传感器、PM2.5传感器和PM10传感器。
优选的,所述步骤S4中的三维立体电子模型图包括地面上空80、120和200米三个不同高度层面大气六项污染物的三维立体电子模型图。
优选的,所述步骤S5中的图像拼接方法为:对相关联的图像进行处理,然后确定图像与图像之间的变换关系,并进行建立图像与图像的数学变换模型,再根据建立的数学变换模型,完成统一坐标的变换,最后将待拼接的图像重合区域进行融合得到全景图像。
优选的,所述步骤S6中的无线传输技术为GSM通信技术。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:该发明提出的一种全区域覆盖的气体数据监测方法,可以直观的看到污染区域与监测区域内存在的排放污染源的直接位置关系,能够直观的判断出污染源的具体位置,将该无人机放置在行政地区界上飞行,还能够判断相邻城市存在着相互污染或者被污染的情况,为环境监测监察提供有力的数据支持。
附图说明
图1为本发明监测方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种全区域覆盖的气体数据监测方法,该全区域覆盖的气体数据监测方法包括如下步骤:
S1:建立工作区域:基于大面积飞行获取的工作底图,以底图东南西北的四个监测点为顶点,形成一个矩形区域,以九宫格方式将区域进行划分,选出9个点为圆心;
S2:选取大气监控设备:采用轻型固定翼环保无人机搭载大气数据传感器和红外摄像头,对关注的重点区域进行飞行数据采集;
S3:数据采集和传输:通过大气数据传感器进行大气污染的数据采集,同时采用可见光摄像头进行图片采集,并根据获得的大气六项监测数据,建立大气污染分布图;
S4:建立电子模型图:对大气数据传感器采集的数据进行处理,生成面积为1平方公里的三维立体电子模型图;
S5:数据处理:根据步骤S4建立的三维立体电子模型图判断大气六项监测数据超标点的具体坐标,然后选取该超标垫的具体坐标的图像和与该具体坐标相关联的图像进行拼图,形成该超标点的具体坐标附近的全景图像;
S6:数据传输:将采集的检测数据超标的具体坐标和该超标点的具体坐标附近的全景图像通过无线传输技术传输至地面监测中心。
其中,所述步骤S2中的大气数据传感器包括臭氧传感器、二氧化氮传感器、二氧化硫传感器、一氧化碳传感器、PM2.5传感器和PM10传感器,所述步骤S4中的三维立体电子模型图包括地面上空80、120和200米三个不同高度层面大气六项污染物的三维立体电子模型图,所述步骤S5中的图像拼接方法为:对相关联的图像进行处理,然后确定图像与图像之间的变换关系,并进行建立图像与图像的数学变换模型,再根据建立的数学变换模型,完成统一坐标的变换,最后将待拼接的图像重合区域进行融合得到全景图像,所述步骤S6中的无线传输技术为GSM通信技术。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种全区域覆盖的气体数据监测方法,其特征在于:该全区域覆盖的气体数据监测方法包括如下步骤:
S1:建立工作区域:基于大面积飞行获取的工作底图,以底图东南西北的四个监测点为顶点,形成一个矩形区域,以九宫格方式将区域进行划分,选出9个点为圆心;
S2:选取大气监控设备:采用轻型固定翼环保无人机搭载大气数据传感器和红外摄像头,对关注的重点区域进行飞行数据采集;
S3:数据采集和传输:通过大气数据传感器进行大气污染的数据采集,同时采用可见光摄像头进行图片采集,并根据获得的大气六项监测数据,建立大气污染分布图;
S4:建立电子模型图:对大气数据传感器采集的数据进行处理,生成面积为1平方公里的三维立体电子模型图;
S5:数据处理:根据步骤S4建立的三维立体电子模型图判断大气六项监测数据超标点的具体坐标,然后选取该超标垫的具体坐标的图像和与该具体坐标相关联的图像进行拼图,形成该超标点的具体坐标附近的全景图像;
S6:数据传输:将采集的检测数据超标的具体坐标和该超标点的具体坐标附近的全景图像通过无线传输技术传输至地面监测中心。
2.根据权利要求1所述的一种全区域覆盖的气体数据监测方法,其特征在于:所述步骤S2中的大气数据传感器包括臭氧传感器、二氧化氮传感器、二氧化硫传感器、一氧化碳传感器、PM2.5传感器和PM10传感器。
3.根据权利要求1所述的一种全区域覆盖的气体数据监测方法,其特征在于:所述步骤S4中的三维立体电子模型图包括地面上空80、120和200米三个不同高度层面大气六项污染物的三维立体电子模型图。
4.根据权利要求1所述的一种全区域覆盖的气体数据监测方法,其特征在于:所述步骤S5中的图像拼接方法为:对相关联的图像进行处理,然后确定图像与图像之间的变换关系,并进行建立图像与图像的数学变换模型,再根据建立的数学变换模型,完成统一坐标的变换,最后将待拼接的图像重合区域进行融合得到全景图像。
5.根据权利要求1所述的一种全区域覆盖的气体数据监测方法,其特征在于:所述步骤S6中的无线传输技术为GSM通信技术。
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CN (1) | CN109061049A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111220618A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-02 | 广州华粤科技有限公司 | 一种基于无人机的远程监测污染物气体vocs排放的装置 |
CN111258334A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-09 | 安徽工业大学 | 一种环境污染自动寻源方法 |
CN111650334A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 环境监控系统、方法、电子设备及存储介质 |
CN112198893A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-01-08 | 北京理工大学 | 基于分数阶微积分的无人机集群区域覆盖控制系统及方法 |
CN113706834A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-26 | 广德绿巨人环境管理咨询有限公司 | 超标违排报警的实时推送提醒系统及其推送方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101914893A (zh) * | 2010-07-09 | 2010-12-15 | 重庆交通大学 | 基于四轴飞行器的桥梁检测机器人 |
CN201707324U (zh) * | 2010-06-24 | 2011-01-12 | 中科宇图天下科技有限公司 | 有毒有害气体应急监测无人机系统 |
CN103475827A (zh) * | 2013-09-11 | 2013-12-25 | 电子科技大学 | 基于红外热成像技术的检测系统及其实现方法 |
CN104656658A (zh) * | 2015-01-19 | 2015-05-27 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 基于无人机的大气排污遥感监测方法及系统 |
CN104849415A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-08-19 | 刘国宝 | 基于北斗定位的空气污染监控系统 |
CN105139350A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-09 | 北京航空航天大学 | 一种无人机侦察图像地面实时重建处理系统 |
WO2016185467A1 (en) * | 2015-05-18 | 2016-11-24 | Sami Shamoon College Of Engineering (R.A) | Environmental monitoring uav system |
CN106341667A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-01-18 | 广西师范大学 | 基于无人机的三维全景视频远程监控系统及图像采集控制方法 |
CN106373088A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-01 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 大倾斜低重叠率航空图像的快速拼接方法 |
CN106896145A (zh) * | 2017-04-06 | 2017-06-27 | 邹霞 | 有毒有害气体无人机检测系统和检测方法 |
CN106908571A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-06-30 | 安徽科创中光科技有限公司 | 一种智能城市大气环境遥感系统 |
CN107093171A (zh) * | 2016-02-18 | 2017-08-25 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及装置、系统 |
-
2018
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201707324U (zh) * | 2010-06-24 | 2011-01-12 | 中科宇图天下科技有限公司 | 有毒有害气体应急监测无人机系统 |
CN101914893A (zh) * | 2010-07-09 | 2010-12-15 | 重庆交通大学 | 基于四轴飞行器的桥梁检测机器人 |
CN103475827A (zh) * | 2013-09-11 | 2013-12-25 | 电子科技大学 | 基于红外热成像技术的检测系统及其实现方法 |
CN104656658A (zh) * | 2015-01-19 | 2015-05-27 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 基于无人机的大气排污遥感监测方法及系统 |
WO2016185467A1 (en) * | 2015-05-18 | 2016-11-24 | Sami Shamoon College Of Engineering (R.A) | Environmental monitoring uav system |
CN104849415A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-08-19 | 刘国宝 | 基于北斗定位的空气污染监控系统 |
CN105139350A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-09 | 北京航空航天大学 | 一种无人机侦察图像地面实时重建处理系统 |
CN107093171A (zh) * | 2016-02-18 | 2017-08-25 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及装置、系统 |
CN106373088A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-01 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 大倾斜低重叠率航空图像的快速拼接方法 |
CN106341667A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-01-18 | 广西师范大学 | 基于无人机的三维全景视频远程监控系统及图像采集控制方法 |
CN106908571A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-06-30 | 安徽科创中光科技有限公司 | 一种智能城市大气环境遥感系统 |
CN106896145A (zh) * | 2017-04-06 | 2017-06-27 | 邹霞 | 有毒有害气体无人机检测系统和检测方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111220618A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-02 | 广州华粤科技有限公司 | 一种基于无人机的远程监测污染物气体vocs排放的装置 |
CN111258334A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-09 | 安徽工业大学 | 一种环境污染自动寻源方法 |
CN111258334B (zh) * | 2020-03-23 | 2022-03-08 | 安徽工业大学 | 一种环境污染自动寻源方法 |
CN112198893A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-01-08 | 北京理工大学 | 基于分数阶微积分的无人机集群区域覆盖控制系统及方法 |
CN112198893B (zh) * | 2020-05-22 | 2022-08-19 | 北京理工大学 | 基于分数阶微积分的无人机集群区域覆盖控制系统及方法 |
CN111650334A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 环境监控系统、方法、电子设备及存储介质 |
CN113706834A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-26 | 广德绿巨人环境管理咨询有限公司 | 超标违排报警的实时推送提醒系统及其推送方法 |
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