CN109242291A - 河湖流域水环境智慧管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于流域管理技术领域，为提出一种河湖流域水环境智慧管理平台。系统将河湖流域多源数据实时监控系统，数据自动传输、储存及智能分析系统，多源数据融合可视化系统集成在同一平台上，旨在实现对河湖流域水环境更加全面、科学、高效的管理，本发明，河湖流域水环境智慧管理方法，实时监控水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子；其中，水质因子通过无人机搭载多光谱进行遥感反演，监测指标包括总氮、总磷、氨氮、化学需要量COD、叶绿素，并通过后处理分析得到全流域水质分布状况；生态因子实时监测具体是通过无人机遥感获取正射影像。本发明主要应用于环境监测场合。

Description

河湖流域水环境智慧管理方法

技术领域

本发明属于流域管理技术领域，具体涉及一种河湖流域水环境智慧管理平台。

背景技术

流域管理是一个完整的“资源-环境-社会-经济”复合生态系统的管理，流域水环境管理是流域综合管理重要的一环，流域水环境管理合理与否直接关系着流域的可持续发展。流域水环境管理涵盖水污染防治、水资源保护、水利工程管理多个方面，当前我国的河湖流域水环境管理尚未成熟，面临诸多问题。

(1)在河湖流域水污染防治水质管理方面。传统的河流、湖泊水质监测评价主要通过采集水样，送到实验室进行水质分析。这种方法的优点是能对众多的水质指标做出精确的分析和评价，缺点是不仅费时费力、不经济，而且采样点有限，只能了解监测断面上的水质状况，对于整个水体而言，这些测点数据只具有局部和个别的代表意义。同时，当前人工智能发展迅速，在很多领域取得了突破性的应用，而传统实验室水质监测的数据量的限制使得要求大数据的人工智能无法应用于水质的模拟预测领域，这就迫切需要通过更加高效的方式突破时间、空间限制获取大范围水域的水质数据。当前，在线水质监测站在国内外已有应用，在线水质监测站虽然能自动化连续获取水域水质信息，但是存在固定监测点布控少无法获取整个水域水质信息，监测站建设成本高，设备检修维护困难、费用高缺点，这也导致了我国现有水质自动监测站的建设中出现很多建设滞后、建设不达标的现象。水体遥感可以通过研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数反演算法，并可以结合水质评价模型对湖泊水质进行监测、评价，不仅省时省力，还可以利用影像进行大面积反演，进而对河流、湖泊水质程度进行全面整体监测。(2)在河湖流域水环境水利工程管理方面。水利工程理念是人类文明的重要组成部分，对人类的生存与发展做出了不朽的贡献，现代水利工程一般具有施工工序多、数据信息量大、管理难度大特点，如何使水利工程资分析、设计、施工、管理更加科学、有效，具有重要的社会、工程和科学意义。在水利工程建设过程中，迫切需要更科学、更高效的信息管理体系对采集的数据进行有效的分析、表达。建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)技术以三维几何模型为载体，集成建筑的物理信息和过程信息，并通过开放性的数据标准以实现建筑工程不同寿命期和各参与方之间的信息共享，从而促进管理水平和生产效率的提升。BIM是偏向于在微观方面专门处理建筑内部信息的一项技术，特点是具有完善的内部信息，但是缺少整体定位信息。而GIS是在宏观方面专门管理空间地理信息的技术，它是从宏观的角度去关注整个世界。基于GIS平台将BIM模型数据与地理信息数据融合，能充分利用各类数据的优势。当前的BIM模型主要是人工设计建模，从前期测绘勘察到建模人员进行模型构建费时费力，且精度有待提高。实景建模技术是近几年测绘领域发展起来的一项逆向建模技术，该技术利用有足够重叠度的相片，完整准确的建立被拍摄物体的三维立体模型。在工程领域，多被用于工程区域的多角度展示、施工进度汇报、设计意图表达方面，倾斜摄影建模技术提供了高精度的、可测量的、逼真的具有地理信息的三位实景模型。将倾斜摄影实景模型同BIM、GIS三者进行有机结合，应用于河湖流域水环境中水利工程管理，可以使水利工程设计、施工、管理更加科学高效。(3)在河湖流域水环境管理其他方面：在流域水环境管理其他方面如生态监管、水污染防治、水资源保护、水域岸线管理以及流域安全、破坏巡检(侵占河道、围垦湖泊)方面均需要流域管理人员做出统筹规划、决策。

综上所述，目前河湖流域水环境管理面对诸多问题，管理涵盖内容多，流域管理范围广，河流、湖泊水网交汇、数量众多，靠人力很难实现较全面的管理，且费时费力。因此，本发明提出了一种集成无人机遥感、物联网、智能学习、BIM技术、GIS遥感技术、光谱反演技术多项高新技术于一体的河湖流域水环境智慧管理平台，对实现河湖流域水环境管理尤其是水污染防治及水利工程科学、高效管理具有重要意义。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出一种河湖流域水环境智慧管理平台。系统将河湖流域多源数据实时监控系统，数据自动传输、储存及智能分析系统，多源数据融合可视化系统集成在同一平台上，旨在实现对河湖流域水环境更加全面、科学、高效的管理。为此，本发明采用的技术方案是，河湖流域水环境智慧管理方法，实时监控水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子；其中，水质因子通过无人机搭载多光谱进行遥感反演，监测指标包括总氮、总磷、氨氮、化学需要量COD、叶绿素，并通过后处理分析得到全流域水质分布状况；生态因子实时监测具体是通过无人机遥感获取正射影像，基于地理信息系统GIS影像分析功能进行流域生态监测分析，对流域水体藻类以及流域和陆地植被生态状态进行监测；环境因子实时监测的对象包括气温、降水、湿度、风，采用气象站以及相应的传感设备进行数据的实时监测、采集；水文特征因子实时监控是通过包括水位仪、径流流量计的现场布控设备对流域径流量、水位、流速数据进行实时监测；建筑信息因子实时监控是对流域水利构筑物，包括大坝施工、河岸带构建的工程建筑的施工信息进行实时监控，由无人机遥感及各类传感器进行施工信息数据的监测和采集；外源破坏因子实时监控系统是通过无人机航空影像对河湖流域水环境破坏性因素，具体包括侵占河道、围垦湖泊、非法采砂、破坏航道、电毒炸鱼，企业非法排污、水面垃圾、违章建筑的现象进行监控；其中，无人机采集的数据进行实时传输。

还包括以下步骤：将采集到的水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子实时监测数据存储于数字化信息管理数据库，结合包括雷达、卫星、地面站点的外源数据，以及包括河湖流域水环境管理目标、水质标准的外部文件数据，搭建综合性的数据信息管理平台，在该平台通过调用数据分析模型，实现对各类数据的分析计算，并通过多源数据融合可视化展示系统进行实时监控数据、分析计算结果的交融、交互式展示。

本发明的特点及有益效果是：

本发明具有以下有益效果：(1)本平台涵盖河湖流域的水质管理与预测、生态管理、建筑信息管理以及水资源保护管理多方面，涵盖内容全面，有助于流域管理人员综合考虑各方面因素，对流域水环境管理进行科学决策；(2)将无人机搭载高(多)光谱应用于河湖流域的水质感知，可以获取大量监测数据，达到后续智能分析的数据量要求。突破了人工实验监测费时费力、监测数量有限的弊端，同时避免了应用在线水质自动监测站高额的布置成本和维护费用；(3)传统的对河流、湖泊遭受破坏行为的监管存在河多事多人少、有些地区车船无法进入、人力不能及时发现管理盲区问题，本发明将无人机实时影像技术应用于本系统，对外源破坏因子进行实时监控，可以实时查看河道污染源治理情况、污染排放情况以及其他的破坏现象，实现高效、定位、无盲区的巡检监控；(4)实时监控信息、智能分析结果信息以图文报表的形式展示给管理者，简洁易懂，使管理者能更加直观的获取各种信息及各信息间的关联。多源数据融合三维可视化展示，便于不同专业管理人员进行理解与沟通交流，极大地促进决策的效率和科学精度；(5)大数据及机器学习实现了水质的智能模拟预测、评价，提高了河湖流域爆发水质污染灾害的可预测性，使管理人员能提前做出应策；(6)基于无人机倾斜摄影生产的实景三维模型和真正射影像，相对于传统人工测绘建模节省了大量人力物力，生成的高精度的带有地理信息的三维模型，为建筑模型应用提供了有力的辅助作用。同时，真正射影像的生成相对于传统卫星遥感提供了更高的影像分辨率，有助于实现更加科学的分析；(7)将倾斜摄影实景建模技术生产的高精度的、带有地理信息的、可测量的、三维实景模型同BIM、GIS进行有机结合，从微观信息到宏观掌控，有助于提高水利工程设计、施工、管理的科学精度。同时可以进行模拟仿真，为相应的设计、施工提供决策依据。

附图说明：

图1为河湖流域水环境智慧管理平台组成结构图。

图2为河湖流域水环境智慧管理平台导航页面。

图3为河湖流域水环境智慧管理平台数据传输及结构框架图。

图4为流域水质因子的智能分析模拟、预测及评价示意图。

图5为河道水面污染状况(左)及沿岸违章建筑(右)无人机巡检示意图。

图6为集成三维实景模型、GIS和BIM平台的施工管理示意图。

(a)水利施工信息三维可视化显示，(b)实景模型进行水利施工土方量计算。

图7为水域整体监控信息。(a)水域整体监控信息(b)图形报告可视化展示。

图8为流域三维实景模型构建流程。

具体实施方式

本发明提供的技术方案是一种河湖流域水环境智慧管理平台。该平台嵌入了物联网技术、智能技术、建筑信息管理(BIM)技术、GIS遥感技术、无人机倾斜摄影实景建模技术、无人机遥感反演技术、多源数据融合技术以及可视化技术多项高新技术。

本河湖流域水环境智慧管理平台主要包含河湖流域多源数据实时监控系统，数据自动传输、储存及智能分析系统，多源数据融合可视化系统三个子系统。

(1)所述河湖流域多源数据实时监控系统包括水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子实时监控分系统，主要负责对流域水环境管理的数据进行实时监测采集。

其中，水质因子(总氮、总磷、氨氮、COD、叶绿素)实时监测采用无人机搭载多光谱进行遥感反演，通过后处理分析得到全流域水质分布状况，需要指出的是，在前期需要通过实验室监测部分水质对反演结果进行率定，确定反演结果的精度；生态因子实时监测主要通过无人机遥感获取正射影像，基于GIS影像提取分析功能进行流域生态监控，主要是对流域藻类水生生物以及流域陆地植被生态状态进行生态监测；环境因子实时监测的对象主要包括气温、降水、湿度、风，采用气象站以及相应的传感设备进行数据的实时监测采集；水文特征因子实时监控主要通过水位仪、径流流量计现场布控设备对流域径流量、水位、流速、数据进行实时监测；建筑信息因子实时监控系统主要用于对流域水利构筑物如大坝施工、河岸带构建工程建筑的施工信息进行实时监控，由无人机遥感及各类传感器进行施工信息数据的监测和采集；外源破坏因子实时监控系统主要通过无人机航空影像对河湖流域水环境破坏性因素如侵占河道、围垦湖泊、非法采砂、破坏航道、电毒炸鱼，企业非法排污、水面垃圾、违章建筑现象进行监控，由无人机数据采集实时传输系统进行数据的传输。通过各项感知技术的应用以及覆盖整个河湖流域空间的感知网的建设，可以实现对河湖流域水环境多种类型数据的实时、有效的整合感知，为河湖流域水环境管理提供了高效、全面的数据监测采集基础。

(2)所述数据自动传输、储存及智能分析系统包含数据传输模块、数据自动储存模块和智能分析模块，主要负责对水质因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子实时监测数据进行自动传输并在数字化信息管理数据库进行一定标准的储存。数据自动传输、储存及智能分析系统为河湖流域提供了数据库与智能化实时分析平台。其中数据库不仅包含各类实时监控数据，还包含了雷达、卫星、地面站点外源数据，以及河湖流域水环境管理目标、水质标准外部文件数据，是一个综合性的数据信息管理平台；智能分析平台通过调用数据分析模型，实现对各类数据的分析计算。

其中，无人机获取的遥感数据主要包含两类：1.用于实时监控外源破坏因子的影像数据直接按一定格式储存在数据库中；2.无人机获取的倾斜影像通过软件自动分析进行实景建模以及生产正射影像数据，其中实景模型用于后期三维可视化及水利BIM工程管理。所述无人机倾斜摄影实景建模技术主要通过以下方式实现：首先进行外业航拍规划，确保影响数据质量，主要包含对影响重叠度、航拍高度、航拍时间、飞行器飞行速度的控制；接着将无人机的终端数据(POS数据)导入Smart3D Capture(一款摄影测量软件)，经像片刺点、几何处理、自动匹配空三、构建TIN模型、贴纹理、构建三维模型步骤，实现实景三维建模(同时提取正射影像数据)；最后应用其他软件如3d max(三维动画渲染和制作软件)、DPModeler(武汉天际航软件)实现模型的后期修缮，如孔洞填补、建筑物修饰、优化三角网模型优化以及水面孔洞的修补和水面生成，同时对模型进行单体化、轻量化处理，以便后续模型应用与可视化展示。正射影像基于GIS影像提取分析工能进行流域生态监测。同时，智能分析模块通过对水质因子与环境因子、水文特征因子、以及外源破坏因子间数据的机器算法学习，实现流域水质的模拟和预测，为流域水质管理提供决策依据；通过水质评价智能学习，依据水质因子监测数据及模拟预测数据实现流域水质的自动识别评价，使流域管理人员能够实时的掌握并预测流域水质变化及发生富营养化灾害的危险程度，以便及时作出预防决策。自动传输、储存及智能分析系统通过数据库与智能化分析平台两者间信息的调用与反馈，实现资源的交互和共享，是数据处理、分析中枢。

(3)所述多源数据融合可视化系统包括无人机实时传输影像显示系统，实时监控数据、智能分析结果及三维实景模型多源数据融合可视化系统，建筑信息管理平台三维可视化系统，主要对各类实时数据、智能分析结果进行多源数据融合可视化展示。

其中，外源破坏因子可以直接通过无人机影像传输实现计算机端实时显示；水质因子、环境因子、生态因子监测数据以及智能分析结果主要以图文报表方式与建立的逼真的三维实景模型进行多源数据的融合展示；建筑信息因子在纳入了利用航测数据建立的高质量、高精度的三维实景模型的水利工程BIM平台展示，同时还结合了GIS地理信息卫星遥感外源数据，通过实景模型与虚拟模型及GIS信息叠加融合应用于水利工程建设管理，对流域水利构筑物的设计、施工、进行科学管理。同时，实景模型与设计模型耦合应用，不仅可以真实的展示工程进展情况，还可以模拟水工构筑物建成后的三维景象效果，为相应的设计、施工、提供决策依据，并提前发现可能存在的问题并及时更正。多源数据融合可视化系统将各类监测数据及智能分析结果同三维实景进行综合展示，便于不同专业管理人员进行理解与沟通交流，极大地促进决策的效率和科学精度。

以下结合实施例和附图，对本发明的技术和方法做进一步详细描述，以下实施例和附图用于说明本发明的构成，但不是用来限定本发明的范围。

实施案例：

图1为河湖流域水环境智慧管理平台组成结构图，河湖流域水环境智慧管理平台含括三个子系统，分别为河湖流域多源数据实时监控系统，数据自动传输、储存及智能分析系统和多源数据融合可视化系统。其中，河湖流域多源数据实时监控系统主要负责对河湖流域中各种因子数据的感知采集，它包括水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子六个实时监测系统模块，分别负责对对应的数据进行监测采集；数据自动传输、储存及智能分析系统主要包含数据自动传输、数据智能存储、数据智能分析三个模块，主要负责对各种实时监测采集的数据以及外源数据进行自动化传输并按一定规则储存在数库中，智能分析模块按对应的功能对数据进行智能分析；多源数据融合可视化系统主要负责对各类不同结构的数据进行融合和可视化展示。

图2为河湖流域水环境智慧管理平台首页导航页面，首页主要展示管理平台的主要组成成分，管理者在本页面可以访问平台的主要系统模块及一些数据可视化展示的快速查询。任务栏里面主要包含系统的名称用户信息，用户在此可以进行登录和注销。中间显示全流域的整体信息，通过移动鼠标到相应的位置会弹出一些综合性的信息如地理坐标，当前水质健康程度。左栏显示当前管理项目名称，同时包含查询、设置功能。右栏和下栏是一些实时监测信息、智能分析结果、无人机运行状态查询窗口。管理者点击导航首页将访问具体需求子页面。

图3为河湖流域水环境智慧管理平台数据传输及结构框架图，展示了数据的传输、应用过程及结构框架。首先，通过各类传感器、水质水文监测仪器设备、无人机搭载遥感设备对各种数据进行采集，数据采集终端与各种实时监测数据采集装置连接实现数据通信；然后，数据信息通过无线网络、无线通讯和无线电波进行传输并按照一定的标准储存，同时，数据库还同时对雷达监测数据、卫星遥感数据、外部文件外源数据进行储存；接着，智能分析模块通过调度服务器对数据库中的数据进行识别调用，按照管理者的需求进行对应的智能分析，如水质模拟预测智能分析；最后，各类实时监测数据、外源数据和智能分析的结果通过多源数据融合可视化系统进行多源数据的融合展示，如水质信息、视频数据、遥感图像、三维模型按照管理者的查看需求进行数据融合可视化展示。管理者通过可视化展示能很容易的获得各类数据信息以及关联信息，从而做出科学、高效的决策对河湖流域进行反馈管理。

图4为流域水质因子模拟预测及评价智能分析示意图，展示水质因子智能模拟预测及评价分析具体实施案例。智能分析模块通过调用气象站、径流流量计、水位监测仪设备获取的环境因子、水文特征因子相关数据信息，无人机搭载多光谱进行反演感知的水质信息，以及雷达、卫星、外部文件数据信息，通过机器学习智能算法对获取、存储的大量数据进行智能分析，分析结果以图文报表形式与其他数据如三维模型通过多源数据融合可视化展示系统进行表达，使管理者获取科学的、全面的、可视的决策信息。

图5为河道水面污染状况(左)及沿岸违章建筑(右)无人机巡检示意图。通过无人机实时录制影像信息，对河湖流域进行巡检，左图展示了无人机巡检水面及岸边污染现状，如垃圾入河，畜禽污染入河。右图展示了河湖沿岸的范围内的建筑信息，用于巡检是否有违章建筑，如严重排污企业的建筑是否达选址标准。同时，无人机巡检信息还包含排污口设定位置监测、沿岸植被破坏监测，在此不一一例举。这影响信息通过数据传输存储在数据库中，便于管理者调用查看。

图6为集成三维实景模型的水利BIM平台施工管理示意图，结合此图叙述系统中河湖流域水利建筑信息管理的实施案例。图6(a)显示了小型水利坝体的施工信息监测及结合三维实景模型测量的三维可视化展示效果。通过无人机倾斜摄影采集的影像数据通过实景模型具有高精度的可测量性，多元数据融合可视化系统能在展示这些测量信息，同时调用数据库中存储的建筑信息因子实时监控系统监测的数据信息三维实景上进行数据融合的可视化展示。通过模型单体化技术可以在实景模型上选中其中的结构进行细节展示，如图(6a)中对通车洞的细节信息展示效果。图(b)展示了河道岸线管理中如河道护岸改造、河道清淤应用实景模型的BIM管理应用，利用实景模型的高精度，结合工程地理位置信息，可以精确的计算出工程量及工程投资，从而对水利工程的设计、施工进行科学高效管理。在图6(b)中展示了河岸工程土方量的计算，在模型中可以直接进行性方量计算，设定相关分析参数，输入工程开挖范围节点的地理坐标信息和高程，通过建立垂向切面计算土方量。

图7为水域整体监控信息(a)和图形报告可视化展示(b)示意图。图7(a)展示了全流域信息掌控界面，此界面展示了流域的整体信息，在此界面存在不同的地理位置节点并标有地理位置信息，节点颜色代表此处综合水质评价的健康程度，红色表示水质评价超多当地标准，蓝色表示河湖健康，黄色为临近预警。管理者可以点击每个地理节点查看细节，如对红色显示状态的地点进行查询，查询界面如图7(b)所示，图7(b)中显示了具体节点的详细信息，包括大尺度区域水质概况，小尺度区域水质概况及可视化展示，可以查看到具体某一条河流及其水质分布状况，以及生态监测结果展示，如图7(b)所示。

图8为流域三维实景模型构建流程。通过无人机倾斜数据采集进行三维实景模型的建立过程至关重要，后续结合实景模型与设计模型进行水利BIM管理对模型精度质量需达到要求。图8展示了实景模型的建立过程，首先，外业的质量是保证实景模型质量的第一步，在航飞前应对相关飞行参数进行科学规划，如需保证影片重叠度在75％以上，飞行时间在中午晴朗天气下为宜，同时飞行高度、曝光时间需要根据具体地形进行规划。精准的外业影像数据采集后把数据导入实景建模软件进行建模，本图以摄影测量软件Smart3d为例进行实施案例说明。在建模过程中首先需要检查空三误差是否达到精度要求，如果没达到精度要求话查找原因重新进行空三计算；如果达到精度要求进行下一步用于重建obj格式模型并预览成果，查看模型是否存在待优化分块，是的话记录待优化分块并导入第三方模型软件如3dmax进行模型的优化，然后重新重建模型并查看；当满足模型质量要求后进行后续应用相应格式的三维模型构建，此时需要对模型精度进行验证，可以采用实物对比法，若不满足要求则重新上述步骤；若满足要求则进行下一步导入第三方软件(3dmax、Sketch UP模型修饰软件)进行模型优化及水面效果生成，同时实现模型的单体化及轻量化。最后将成果模型应用后续开发应用，例如实景模型结合设计模型应用于BIM进行管理以及三位可视化。

Claims (2)

1.一种河湖流域水环境智慧管理方法，其特征是，实时监控水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子；其中，水质因子通过无人机搭载多光谱进行遥感反演，监测指标包括总氮、总磷、氨氮、化学需要量COD、叶绿素，并通过后处理分析得到全流域水质分布状况；生态因子实时监测具体是通过无人机遥感获取正射影像，基于地理信息系统GIS影像分析功能进行流域生态监测分析，对流域水体藻类以及流域和陆地植被生态状态进行监测；环境因子实时监测的对象包括气温、降水、湿度、风，采用气象站以及相应的传感设备进行数据的实时监测、采集；水文特征因子实时监控是通过包括水位仪、径流流量计的现场布控设备对流域径流量、水位、流速数据进行实时监测；建筑信息因子实时监控是对流域水利构筑物，包括大坝施工、河岸带构建的工程建筑的施工信息进行实时监控，由无人机遥感及各类传感器进行施工信息数据的监测和采集；外源破坏因子实时监控系统是通过无人机航空影像对河湖流域水环境破坏性因素，具体包括侵占河道、围垦湖泊、非法采砂、破坏航道、电毒炸鱼，企业非法排污、水面垃圾、违章建筑的现象进行监控；其中，无人机采集的数据进行实时传输。

2.如权利要求1所述的河湖流域水环境智慧管理方法，其特征是，还包括以下步骤：将采集到的水质因子、生态因子、环境因子、水文特征因子、建筑信息因子、外源破坏因子实时监测数据存储于数字化信息管理数据库，结合包括雷达、卫星、地面站点的外源数据，以及包括河湖流域水环境管理目标、水质标准的外部文件数据，搭建综合性的数据信息管理平台，在该平台通过调用数据分析模型，实现对各类数据的分析计算，并通过多源数据融合可视化展示系统进行实时监控数据、分析计算结果的交融、交互式展示。