CN110375806A - 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统 - Google Patents

一种基于智能网络的森林生态环境监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110375806A
CN110375806A CN201910654700.5A CN201910654700A CN110375806A CN 110375806 A CN110375806 A CN 110375806A CN 201910654700 A CN201910654700 A CN 201910654700A CN 110375806 A CN110375806 A CN 110375806A
Authority
CN
China
Prior art keywords
resistance
signal
connect
capacitor
forest
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910654700.5A
Other languages
English (en)
Inventor
陈建义
唐孝甲
旭蔚夏
卢卫峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
East China Investigation Planning And Design Institute Of State Forestry And Grassland Administration
Original Assignee
East China Investigation Planning And Design Institute Of State Forestry And Grassland Administration
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by East China Investigation Planning And Design Institute Of State Forestry And Grassland Administration filed Critical East China Investigation Planning And Design Institute Of State Forestry And Grassland Administration
Priority to CN201910654700.5A priority Critical patent/CN110375806A/zh
Publication of CN110375806A publication Critical patent/CN110375806A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/30—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/188—Vegetation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03F—AMPLIFIERS
    • H03F1/00—Details of amplifiers with only discharge tubes, only semiconductor devices or only unspecified devices as amplifying elements
    • H03F1/26—Modifications of amplifiers to reduce influence of noise generated by amplifying elements
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03F—AMPLIFIERS
    • H03F3/00—Amplifiers with only discharge tubes or only semiconductor devices as amplifying elements
    • H03F3/68—Combinations of amplifiers, e.g. multi-channel amplifiers for stereophonics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明提供的基于智能网络的森林生态环境监测系统，利用图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台对森林生态环境进行监测，使用图像采集装置对森林全景图像进行测试，使用温度监测装置对温度监测装置采集的温度信号进行分析，再使用湿度监测装置对森林湿度信息进行测试，还使用二氧化碳浓度监测装置和光照监测装置以获取森林的二氧化碳浓度信息和光照信息，使用PM2.5监测装置和负氧离子监测装置以获取森林的PM2.5信息和负氧离子信息。

Description

一种基于智能网络的森林生态环境监测系统
技术领域
本发明涉及智能生态环境测试领域，尤其涉及一种基于智能网络的森林生态环境监测系统。
背景技术
森林是指一个以木本植物为主体，包括乔木、灌木、草本植物以及动物、微生物等其他生物，占有相当大的空间，并显著影响周围环境的生物群落复合体。森林的整个生命过程均依赖它的生存环境，清新的空气、洁净的水源、肥沃的土壤，以及适度的阳光和热量等，即空气、水、土壤、阳光等给森林良好的发育奠定了基础。
森林是陆地生态系统的主体，具有调节气候、涵养水源、防风固沙、保持水土、改良土壤、养护物种、净化空气、美化环境、固碳释氧、维护生态平衡等重要生态功能，被称为“地球之肺”。森林是最大的“储碳库”和最有效的“吸碳器”，可以通过光合作用将大气中的二氧化碳以生物量的形式固定在植被和土壤中，这个过程被称为森林碳汇，它的变化直接影响着大气层中主要温室气体的浓度，进而影响气候变化和陆地生态系统。据估计，每公顷森林每年可吸收二氧化碳20-40吨，释放氧气15-20吨。森林碳汇作为一种间接减排，具有固碳投资少、代价低、综合效益大、经济可行性高和可操作性强等特点。通过植树造林和森林保护等措施吸收和固定二氧化碳，有工业减排不可比拟的优势，是促进国民经济可持续发展，维护国家生态安全的途径。
据我国目前己建成的30多个森林生态监测站的粗略估计，通过持续不断的植树造林和森林管理方案的实施，全国森林己累计净吸收二氧化碳接近50亿吨。每年森林净吸收了约5亿吨二氧化碳，占同期全国温室气体排放总量的8%以上。据中国林科院依据全国森林资源清查结果和森林生态定位监测数据的评估，目前全国森林面积1.95亿公顷，人工林面积继续保持世界首位，森林覆盖率达20.36%，森林植被总的碳储存量接近80亿吨，仅固碳释氧、涵养水源、保育土壤、净化大气环境、积累营养物质及生物多样性保护等6项生态服务功能年价值就达10万亿元人民币。当前森林生态的监测手段还有待改进，规模还需扩大，但仅这些粗粒度的监测数据就己经显示出森林在应对环境危机特别是在碳汇中的重要作用。
森林环境监测工作不仅对森林环境自身的保护与发展有利，而且为保障工农业的发展与人类的生存具有重要意义。对森林生态环境进行监测，阐明森林生态系统的结构与功能以及森林与环境之间相互作用机制，可为森林的合理经营，并进行宏观调控，实现人类生态环境与经济协调发展提供理论依据;另一方面，将监测结果应用于森林生态环境效益评价，对森林生态效益进行科学计量和评价，对于制定合理的环境政策和社会经济发展规划具有十分重要的战略意义。
森林生态系统存在空间结构上的复杂性，时间序列上的多变性，生长发育过程的周期和环境滞后性等特点，森林生态环境监测的方法很多，主要包括：（1）根据对森林生态环境进行调查和研究的内容、场地、频率、周期等的不同，而分成的定位监测、半定位监测；（2）依据监测对象和区域大小变化的宏观监测、微观监测、重点区域监测和典型区域监测；（3）对于全国资源与生态环境的监测。由于监测目的和监测方向不同，采用的定期监测、日常监测和专项监测3种主要方式。
现有技术中，对森林生态环境的监测精度普遍不高，且在测试过程中，未能对森林内的温度和湿度进行重点监测和分析，森林的温度过高或湿度过低则容易造成森林火灾，因此，对森林生态环境进行多方位、高精度的监测势在必行。
发明内容
因此，为了克服上述问题，本发明提供一种基于智能网络的森林生态环境监测系统，利用图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台对森林生态环境进行监测，其中，使用图像采集装置和图像处理模块能够对森林全景图像进行高精度测试，以获得高清的图像信息，使用温度监测装置和信号处理模块对温度监测装置采集的温度信号进行分析，再使用湿度监测装置和信号处理电路以对森林湿度信息进行精准测试，最后，还使用二氧化碳浓度监测装置和光照监测装置以获取森林的二氧化碳浓度信息和光照信息，使用PM2.5监测装置和负氧离子监测装置以获取森林的PM2.5信息和负氧离子信息。
本发明提供的基于智能网络的森林生态环境监测系统包括图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台。
其中，图像采集装置的输出端与图像处理模块的输入端连接，温度监测装置的输出端与信号处理模块的输入端连接，湿度监测装置的输出端与信号处理电路的输入端连接，图像处理模块的输出端、二氧化碳浓度监测装置的输出端、温度监测装置的输出端、信号处理模块的输出端、信号处理电路的输出端、PM2.5监测装置的输出端、负氧离子监测装置的输出端以及光照监测装置的输出端分别与中央处理装置的输入端连接，中央处理装置的输出端与显示装置的输入端连接，中央处理装置的输出端与比较模块的输入端连接，比较模块的输出端与报警装置的输入端连接，中央处理装置通过无线传输装置与监测平台连接。
优选的是，图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至图像处理模块进行图像处理，图像处理模块将经过处理后的图像信号传输至中央处理装置；二氧化碳浓度监测装置包括若干个二氧化碳浓度传感器，每个二氧化碳浓度传感器设置于森林内，二氧化碳浓度监测装置用于采集森林内的二氧化碳浓度信号，二氧化碳浓度监测装置将采集到的二氧化碳浓度信号传输至中央处理装置；PM2.5监测装置包括若干个PM2.5传感器，每个PM2.5传感器设置于森林内，PM2.5监测装置用于采集森林内的PM2.5信号，PM2.5监测装置将采集到的PM2.5信号传输至中央处理装置；负氧离子监测装置包括若干个负氧离子传感器，每个负氧离子传感器设置于森林内，负氧离子监测装置用于采集森林内的负氧离子信号，负氧离子监测装置将采集到的负氧离子信号传输至中央处理装置；温度监测装置包括n个温度传感器，每个温度传感器设置于森林内，温度监测装置用于采集森林内的温度信号，温度监测装置将采集到的温度信号传输至信号处理模块进行分析处理，信号处理模块将分析处理后的温度数据传输至中央处理装置，温度监测装置还将采集到的温度信号传输至中央处理装置；湿度监测装置包括若干个湿度传感器，每个湿度传感器设置于森林内，湿度监测装置用于采集森林内的湿度信号，湿度监测装置将采集到的湿度信号传输至信号处理电路，信号处理电路对接收到的湿度信号进行信号处理，信号处理电路将处理后的湿度信号传输至中央处理装置；光照监测装置包括若干个光照传感器，每个光照传感器设置于森林内，光照监测装置用于采集森林内的光照信号，光照监测装置将采集到的光照信号传输至中央处理装置；中央处理装置将接收到的温度数据传输至比较模块进行比较分析，中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号传输至显示装置进行显示，中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号通过无线传输装置传输至监测平台。
优选的是，温度监测装置将采集到的温度信号传输至信号处理模块进行分析处理，信号处理模块将接收到的温度信号转换为离散信号后进行数据分析，计算n个同型号的温度传感器采集的温度信号的总能量E，其中，计算总能量E的方法如下：
步骤1：信号处理模块将n个同型号的温度传感器在同一采样频率下，在采样时间t内各采集h个温度信号，h为大于1的整数，其中，第i个温度传感器的第j个数据为Sij，i为大于等于1且小于等于n的整数，j为大于等于1且小于等于j的整数，计算第i个温度传感器的第j个数据的有效率Kij为：
；
其中，，；
步骤2：计算第i个温度传感器的第j个数据的权值aij，其中，
；
步骤3：计算总能量E，其中，
；温度数据为总能量E。
优选的是，图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至图像处理模块进行图像处理，图像处理模块包括图像滤波单元和图像增强单元，图像采集装置的输出端与图像滤波单元的输入端连接，图像滤波单元的输出端与图像增强单元连接，图像增强单元的输出端与中央处理装置的输入端连接。
优选的是，将图像采集装置传输至图像处理模块的图像定义为二维函数f(x,y) ，其中x、y是空间坐标，图像滤波单元对图像f(x,y)进行图像滤波处理，经过图像滤波处理后的图像二维函数为g(x,y)，其中，为滤波参数，滤波效果通过进行调节，则有，
；
。
优选的是，图像增强单元对图像g(x,y)进行图像增强处理，经过图像增强处理后的图像二维函数为k(x,y)，则有，
。
优选的是，中央处理装置将接收到的温度数据传输至比较模块，比较模块内存储有温度总能量阈值，比较模块将接收到的温度数据与温度总能量阈值进行比较，若温度数据大于或等于温度总能量阈值，则比较模块向报警装置发送第一控制信号，报警装置接收到第一控制信号后进行报警作业，若温度数据小于温度总能量阈值，则比较模块向报警装置发送第二控制信号，报警装置接收到第一控制信号后不进行报警作业。
优选的是，湿度传感器用于采集所在监测点的湿度信号，将采集的湿度信号转换为电流信号I0，并将电流信号I0传输至信号处理电路，V1为经过信号处理电路处理后的电压信号，信号处理电路包括信号放大单元和信号滤波单元，湿度传感器的输出端与信号放大单元的输入端连接，信号放大单元的输出端与信号滤波单元的输入端连接，信号滤波单元的输出端与中央处理装置的输入端连接。
优选的是，信号放大单元包括集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12。
其中，湿度传感器的输出端与电阻R1的一端连接，电阻R1的另一端与场效应管VT1的栅极连接，电容C1的一端接地，电容C1的一端与集成运放A1的同相输入端连接，电容C1的另一端与集成运放A1的反相输入端连接，电容C1的另一端还与电阻R2的一端连接，电阻R2的另一端与电阻R1的另一端连接，电容C2的一端接地，电容C2的另一端与集成运放A1的COMP2端口连接，电容C7的一端接地，电容C7的另一端与电阻R4的一端连接，电阻R4的另一端与集成运放A1的输出端连接，电阻R4的另一端与电阻R3的一端连接，电阻R3的另一端与三极管VT2的发射极连接，电阻R5的一端与-15V电源连接，电阻R5的另一端与电容C3的一端连接，电阻R5的另一端与电容C4的一端连接，电阻R5的另一端还与场效应管VT1的源极连接，场效应管VT1的漏极与+15V电源连接，二极管D2的阴极与-15V电源连接，二极管D2的阳极与电阻R8的一端连接，电阻R8的另一端与三极管VT3的基极连接，电阻R8的另一端与电容C4的另一端连接，电阻R8的另一端还与电阻R7的一端连接，电阻R7的另一端与电容C3的另一端连接，电阻R7的另一端与三极管VT2的基极连接，电阻R7的另一端还与电阻R6的一端连接，电阻R6的另一端与二极管D1的阴极连接，二极管D1的阳极与+15V电源连接，电阻R10的一端与-15V电源连接，电阻R10的另一端与电容C7的另一端连接，电阻R10的另一端还与三极管VT3的发射极连接，三级管VT3的集电极与集成运放A2的输入端连接，三极管VT3的集电极还与三极管VT2的集电极连接，三极管VT2的集电极与电容C6的一端连接，三极管VT2的发射极与电容C5的一端连接，三极管VT2的发射极还与电阻R9的一端连接，电阻R9的另一端与+15V电源连接，电阻R12的一端与-15V电源连接，电阻R12的另一端与集成运放A2的BIAS端连接，电阻R11的一端与集成运放A2的输出端连接，电阻R11的另一端与电容C6的另一端连接，电容C5的另一端接地，集成运放A2的输出端与信号滤波单元的输入端连接。
优选的是，信号滤波单元包括电阻R13-R24、电容C8-C13以及集成运放A3-A5。
其中，电阻R15、R19、R23均为滑动变阻器，信号放大单元的输出端与电阻R13的一端连接，电阻R13的另一端与电容C9的一端连接，滑动变阻器R15的一端接地，滑动变阻器R15的另一端与电阻R14的一端连接，电阻R14的另一端与电阻R13的另一端连接，电阻R14的另一端与电容C9的一端连接，电阻R14的另一端还与电容C8的一端连接，集成运放A3的同相输入端接地，电容C9的另一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的另一端与电容C8的另一端连接，电阻R16的另一端还与集成运放A3的输出端连接，集成运放A3的输出端与电阻R17的一端连接，电阻R17的另一端与电容C11的一端连接，滑动变阻器R19的一端接地，滑动变阻器R19的另一端与电阻R18的一端连接，电阻R18的另一端与电阻R17的另一端连接，电阻R18的另一端与电容C11的一端连接，电阻R18的另一端还与电容C10的一端连接，集成运放A4的同相输入端接地，电容C11的另一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的另一端与电容C10的另一端连接，电阻R20的另一端还与集成运放A4的输出端连接，集成运放A4的输出端与电阻R21的一端连接，电阻R21的另一端与电容C13的一端连接，滑动变阻器R23的一端接地，滑动变阻器R23的另一端与电阻R22的一端连接，电阻R22的另一端与电阻R21的另一端连接，电阻R22的另一端与电容C13的一端连接，电阻R22的另一端还与电容C12的一端连接，集成运放A5的同相输入端接地，电容C13的另一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的另一端与电容C12的另一端连接，电阻R24的另一端还与集成运放A5的输出端连接，集成运放A5的输出端与中央处理装置的输入端连接，信号滤波单元将电压信号V1传输至中央处理装置的ADC端口。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
（1）本发明提供一种基于智能网络的森林生态环境监测系统，利用图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台对森林生态环境进行监测，其中，使用图像采集装置和图像处理模块能够对森林全景图像进行高精度测试，以获得高清的图像信息，使用温度监测装置和信号处理模块对温度监测装置采集的温度信号进行分析，再使用湿度监测装置和信号处理电路以对森林湿度信息进行精准测试，最后，还使用二氧化碳浓度监测装置和光照监测装置以获取森林的二氧化碳浓度信息和光照信息，使用PM2.5监测装置和负氧离子监测装置以获取森林的PM2.5信息和负氧离子信息。
（2）本发明提供的一种基于智能网络的森林生态环境监测系统，本发明的发明点还在于由于湿度传感器采集的信号为微弱的电流信号，因而信号放大单元通过集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12对湿度传感器输出的电流I0进行放大处理，由集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12构成的信号放大单元只有1.75μV/℃的漂移、2μV以内的偏移、100pA偏置电流和0.1Hz到10Hz宽带内4.25nV的噪声。其中，信号滤波单元使用电阻R13-R24、电容C8-C13以及集成运放A3-A5对经过放大后的电信号进行滤波处理，从而提高了湿度检测的精度。
（3）本发明提供的一种基于智能网络的森林生态环境监测系统，图像处理模块对采集的图像依次进行图像滤波、图像增强处理，可高效、快速的提取图像采集装置的图像信息，可提高对森林全景的图像的辨识精度，有效地减少误判情况发生。
附图说明
图1为本发明的基于智能网络的森林生态环境监测系统的功能图；
图2为本发明的图像处理模块的功能图；
图3为本发明的基于智能网络的森林生态环境监测系统的光照监测波形图；
图4为本发明的基于智能网络的森林生态环境监测系统的温度监测波形图；
图5为本发明的基于智能网络的森林生态环境监测系统的湿度监测波形图；
图6为本发明的信号处理电路的电路图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明提供的基于智能网络的森林生态环境监测系统进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于智能网络的森林生态环境监测系统包括图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台。
其中，图像采集装置的输出端与图像处理模块的输入端连接，温度监测装置的输出端与信号处理模块的输入端连接，湿度监测装置的输出端与信号处理电路的输入端连接，图像处理模块的输出端、二氧化碳浓度监测装置的输出端、温度监测装置的输出端、信号处理模块的输出端、信号处理电路的输出端、PM2.5监测装置的输出端、负氧离子监测装置的输出端以及光照监测装置的输出端分别与中央处理装置的输入端连接，中央处理装置的输出端与显示装置的输入端连接，中央处理装置的输出端与比较模块的输入端连接，比较模块的输出端与报警装置的输入端连接，中央处理装置通过无线传输装置与监测平台连接。
上述实施方式中，利用图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台对森林生态环境进行监测，其中，使用图像采集装置和图像处理模块能够对森林全景图像进行高精度测试，以获得高清的图像信息，使用温度监测装置和信号处理模块对温度监测装置采集的温度信号进行分析，再使用湿度监测装置和信号处理电路以对森林湿度信息进行精准测试，最后，还使用二氧化碳浓度监测装置和光照监测装置以获取森林的二氧化碳浓度信息和光照信息，使用PM2.5监测装置和负氧离子监测装置以获取森林的PM2.5信息和负氧离子信息。
具体地，图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至图像处理模块进行图像处理，图像处理模块将经过处理后的图像信号传输至中央处理装置；二氧化碳浓度监测装置包括若干个二氧化碳浓度传感器，每个二氧化碳浓度传感器设置于森林内，二氧化碳浓度监测装置用于采集森林内的二氧化碳浓度信号，二氧化碳浓度监测装置将采集到的二氧化碳浓度信号传输至中央处理装置；PM2.5监测装置包括若干个PM2.5传感器，每个PM2.5传感器设置于森林内，PM2.5监测装置用于采集森林内的PM2.5信号，PM2.5监测装置将采集到的PM2.5信号传输至中央处理装置；负氧离子监测装置包括若干个负氧离子传感器，每个负氧离子传感器设置于森林内，负氧离子监测装置用于采集森林内的负氧离子信号，负氧离子监测装置将采集到的负氧离子信号传输至中央处理装置；温度监测装置包括n个温度传感器，每个温度传感器设置于森林内，温度监测装置用于采集森林内的温度信号，温度监测装置将采集到的温度信号传输至信号处理模块进行分析处理，信号处理模块将分析处理后的温度数据传输至中央处理装置，温度监测装置还将采集到的温度信号传输至中央处理装置；湿度监测装置包括若干个湿度传感器，每个湿度传感器设置于森林内，湿度监测装置用于采集森林内的湿度信号，湿度监测装置将采集到的湿度信号传输至信号处理电路，信号处理电路对接收到的湿度信号进行信号处理，信号处理电路将处理后的湿度信号传输至中央处理装置；光照监测装置包括若干个光照传感器，每个光照传感器设置于森林内，光照监测装置用于采集森林内的光照信号，光照监测装置将采集到的光照信号传输至中央处理装置；中央处理装置将接收到的温度数据传输至比较模块进行比较分析，中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号传输至显示装置进行显示，中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号通过无线传输装置传输至监测平台。
如图3所示，中央处理装置将接收到的光照信号绘制成光照波形图。
如图4所示，中央处理装置将接收到的温度信号绘制成温度波形图。
如图5所示，中央处理装置将接收到的湿度信号绘制成湿度波形图。
具体地，温度监测装置将采集到的温度信号传输至信号处理模块进行分析处理，信号处理模块将接收到的温度信号转换为离散信号后进行数据分析，计算n个同型号的温度传感器采集的温度信号的总能量E，其中，计算总能量E的方法如下：
步骤1：信号处理模块将n个同型号的温度传感器在同一采样频率下，在采样时间t内各采集h个温度信号，h为大于1的整数，其中，第i个温度传感器的第j个数据为Sij，i为大于等于1且小于等于n的整数，j为大于等于1且小于等于j的整数，计算第i个温度传感器的第j个数据的有效率Kij为：
；
其中，，；
步骤2：计算第i个温度传感器的第j个数据的权值aij，其中，
；
步骤3：计算总能量E，其中，
；温度数据为总能量E。
本发明提供的基于智能网络的森林生态环境监测系统通过对温度数据的分析，以获知森林温度能量，对森林火灾进行预警。
如图2所示，图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至图像处理模块进行图像处理，图像处理模块包括图像滤波单元和图像增强单元，图像采集装置的输出端与图像滤波单元的输入端连接，图像滤波单元的输出端与图像增强单元连接，图像增强单元的输出端与中央处理装置的输入端连接。
具体地，将图像采集装置传输至图像处理模块的图像定义为二维函数f(x,y) ，其中x、y是空间坐标，图像滤波单元对图像f(x,y)进行图像滤波处理，经过图像滤波处理后的图像二维函数为g(x,y)，其中，为滤波参数，滤波效果通过进行调节，则有，
；
。
具体地，图像增强单元对图像g(x,y)进行图像增强处理，经过图像增强处理后的图像二维函数为k(x,y)，则有，
。
上述实施方式中，图像处理模块对采集的图像依次进行图像滤波、图像增强处理，可高效、快速的提取图像采集装置的图像信息，可提高对森林全景的图像的辨识精度，有效地减少误判情况发生。
具体地，中央处理装置将接收到的温度数据传输至比较模块，比较模块内存储有温度总能量阈值，比较模块将接收到的温度数据与温度总能量阈值进行比较，若温度数据大于或等于温度总能量阈值，则比较模块向报警装置发送第一控制信号，报警装置接收到第一控制信号后进行报警作业，若温度数据小于温度总能量阈值，则比较模块向报警装置发送第二控制信号，报警装置接收到第一控制信号后不进行报警作业。
如图6所示，湿度传感器用于采集所在监测点的湿度信号，将采集的湿度信号转换为电流信号I0，并将电流信号I0传输至信号处理电路，V1为经过信号处理电路处理后的电压信号，信号处理电路包括信号放大单元和信号滤波单元，湿度传感器的输出端与信号放大单元的输入端连接，信号放大单元的输出端与信号滤波单元的输入端连接，信号滤波单元的输出端与中央处理装置的输入端连接。
具体地，信号放大单元包括集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12。
其中，湿度传感器的输出端与电阻R1的一端连接，电阻R1的另一端与场效应管VT1的栅极连接，电容C1的一端接地，电容C1的一端与集成运放A1的同相输入端连接，电容C1的另一端与集成运放A1的反相输入端连接，电容C1的另一端还与电阻R2的一端连接，电阻R2的另一端与电阻R1的另一端连接，电容C2的一端接地，电容C2的另一端与集成运放A1的COMP2端口连接，电容C7的一端接地，电容C7的另一端与电阻R4的一端连接，电阻R4的另一端与集成运放A1的输出端连接，电阻R4的另一端与电阻R3的一端连接，电阻R3的另一端与三极管VT2的发射极连接，电阻R5的一端与-15V电源连接，电阻R5的另一端与电容C3的一端连接，电阻R5的另一端与电容C4的一端连接，电阻R5的另一端还与场效应管VT1的源极连接，场效应管VT1的漏极与+15V电源连接，二极管D2的阴极与-15V电源连接，二极管D2的阳极与电阻R8的一端连接，电阻R8的另一端与三极管VT3的基极连接，电阻R8的另一端与电容C4的另一端连接，电阻R8的另一端还与电阻R7的一端连接，电阻R7的另一端与电容C3的另一端连接，电阻R7的另一端与三极管VT2的基极连接，电阻R7的另一端还与电阻R6的一端连接，电阻R6的另一端与二极管D1的阴极连接，二极管D1的阳极与+15V电源连接，电阻R10的一端与-15V电源连接，电阻R10的另一端与电容C7的另一端连接，电阻R10的另一端还与三极管VT3的发射极连接，三级管VT3的集电极与集成运放A2的输入端连接，三极管VT3的集电极还与三极管VT2的集电极连接，三极管VT2的集电极与电容C6的一端连接，三极管VT2的发射极与电容C5的一端连接，三极管VT2的发射极还与电阻R9的一端连接，电阻R9的另一端与+15V电源连接，电阻R12的一端与-15V电源连接，电阻R12的另一端与集成运放A2的BIAS端连接，电阻R11的一端与集成运放A2的输出端连接，电阻R11的另一端与电容C6的另一端连接，电容C5的另一端接地，集成运放A2的输出端与信号滤波单元的输入端连接。
具体地，信号滤波单元包括电阻R13-R24、电容C8-C13以及集成运放A3-A5。
其中，电阻R15、R19、R23均为滑动变阻器，信号放大单元的输出端与电阻R13的一端连接，电阻R13的另一端与电容C9的一端连接，滑动变阻器R15的一端接地，滑动变阻器R15的另一端与电阻R14的一端连接，电阻R14的另一端与电阻R13的另一端连接，电阻R14的另一端与电容C9的一端连接，电阻R14的另一端还与电容C8的一端连接，集成运放A3的同相输入端接地，电容C9的另一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的另一端与电容C8的另一端连接，电阻R16的另一端还与集成运放A3的输出端连接，集成运放A3的输出端与电阻R17的一端连接，电阻R17的另一端与电容C11的一端连接，滑动变阻器R19的一端接地，滑动变阻器R19的另一端与电阻R18的一端连接，电阻R18的另一端与电阻R17的另一端连接，电阻R18的另一端与电容C11的一端连接，电阻R18的另一端还与电容C10的一端连接，集成运放A4的同相输入端接地，电容C11的另一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的另一端与电容C10的另一端连接，电阻R20的另一端还与集成运放A4的输出端连接，集成运放A4的输出端与电阻R21的一端连接，电阻R21的另一端与电容C13的一端连接，滑动变阻器R23的一端接地，滑动变阻器R23的另一端与电阻R22的一端连接，电阻R22的另一端与电阻R21的另一端连接，电阻R22的另一端与电容C13的一端连接，电阻R22的另一端还与电容C12的一端连接，集成运放A5的同相输入端接地，电容C13的另一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的另一端与电容C12的另一端连接，电阻R24的另一端还与集成运放A5的输出端连接，集成运放A5的输出端与中央处理装置的输入端连接，信号滤波单元将电压信号V1传输至中央处理装置的ADC端口。
上述实施方式中，信号处理电路的噪声在4.25nV以内，漂移为1.75μV/℃，集成运放A1的型号为LT1008，集成运放A2的型号为LT1010,集成运放A3-A5的型号为LT1192，场效应管VT1的型号为2N5486，三极管VT2的型号为2N2950，三极管VT3的型号为2N2219，二极管D1-D2的型号均为1N4148。
在信号放大单元中，电阻R1的阻值为1kΩ，电阻R2的阻值为10kΩ，电阻R3的阻值为4.7kΩ，电阻R4的阻值为4.7kΩ，电阻R5的阻值为3.3kΩ，电阻R6的阻值为3.9kΩ，电阻R7的阻值为68kΩ，电阻R8的阻值为3.9kΩ，电阻R9的阻值为300Ω，电阻R10的阻值为300Ω，电容C1的电容值为22pF，电容C2的电容值为100pF，电容C3的电容值为0.01μF，电容C4的电容值为0.01μF，电容C5的电容值为10pF，电容C6的电容值为100pF，电容C7的电容值为10pF。
信号放大单元输出的信号波形干净平滑，阻尼控制良好，且信号放大单元输出的信号保持了良好的直流特性，在此，集成运放A1结合了场效应管VT1、三极管VT2-VT3构成了宽频带增益级，形成快速反相结构，集成运放A1对传感器输入的电流信号I0进行直流稳定，主要依靠通过偏置三极管VT2和三极管VT3的发射极，以强制信号放大单元的电路求和节点为直流零电平，适当设置快速级和集成运放A1-A2的滚降，可以信号放大单元响应整体平滑流畅。
在信号滤波单元中，电阻R13-R24的阻值、电容C18-C13的电容值为根据滤波需求进行设置。
本实施例中优选一组电阻R13-R24的阻值、电容C18-C13的电容值的值，其中，电阻R13的阻值为158kΩ，电阻R14的阻值为698Ω，电阻R15为满额阻值为200Ω的滑动变阻器，电阻R16的阻值为316Ω，电阻R17的阻值为154kΩ，电阻R18的阻值为332Ω，电阻R19为满额阻值为100Ω的滑动变阻器，电阻R20的阻值为604kΩ，电阻R21的阻值为165kΩ，电阻R22的阻值为365kΩ，电阻R23为满额阻值为100Ω的滑动变阻器，电阻R24的阻值为665kΩ，电容C8的电容值为10nF，电容C9的电容值为35.05nF，电容C10的电容值为10nF，电容C11的电容值为10nF，电容C12的电容值为10nF，电容C13的电容值为10nF。
以上实施例中，中心频率f0=1kHz，谐振增益为0dB。
由于湿度传感器采集的信号为微弱的电流信号，因而信号放大单元通过集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12对湿度传感器输出的电流I0进行放大处理，由集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12构成的信号放大单元只有1.75μV/℃的漂移、2μV以内的偏移、100pA偏置电流和0.1Hz到10Hz宽带内4.25nV的噪声。其中，信号滤波单元使用电阻R13-R24、电容C8-C13以及集成运放A3-A5对经过放大后的电信号进行滤波处理，从而提高了湿度检测的精度。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述基于智能网络的森林生态环境监测系统包括图像采集装置、图像处理模块、二氧化碳浓度监测装置、温度监测装置、信号处理模块、湿度监测装置、信号处理电路、光照监测装置、显示装置、中央处理装置、PM2.5监测装置、负氧离子监测装置、比较模块、报警装置、无线传输装置以及监测平台；
其中，所述图像采集装置的输出端与所述图像处理模块的输入端连接，所述温度监测装置的输出端与所述信号处理模块的输入端连接，所述湿度监测装置的输出端与所述信号处理电路的输入端连接，所述图像处理模块的输出端、所述二氧化碳浓度监测装置的输出端、所述温度监测装置的输出端、所述信号处理模块的输出端、所述信号处理电路的输出端、所述PM2.5监测装置的输出端、所述负氧离子监测装置的输出端以及所述光照监测装置的输出端分别与所述中央处理装置的输入端连接，所述中央处理装置的输出端与所述显示装置的输入端连接，所述中央处理装置的输出端与所述比较模块的输入端连接，所述比较模块的输出端与所述报警装置的输入端连接，所述中央处理装置通过所述无线传输装置与所述监测平台连接。
2.根据权利要求1所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，所述图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，所述图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至所述图像处理模块进行图像处理，所述图像处理模块将经过处理后的图像信号传输至所述中央处理装置；所述二氧化碳浓度监测装置包括若干个二氧化碳浓度传感器，每个所述二氧化碳浓度传感器设置于森林内，所述二氧化碳浓度监测装置用于采集森林内的二氧化碳浓度信号，所述二氧化碳浓度监测装置将采集到的二氧化碳浓度信号传输至所述中央处理装置；所述PM2.5监测装置包括若干个PM2.5传感器，每个所述PM2.5传感器设置于森林内，所述PM2.5监测装置用于采集森林内的PM2.5信号，所述PM2.5监测装置将采集到的PM2.5信号传输至所述中央处理装置；所述负氧离子监测装置包括若干个负氧离子传感器，每个所述负氧离子传感器设置于森林内，所述负氧离子监测装置用于采集森林内的负氧离子信号，所述负氧离子监测装置将采集到的负氧离子信号传输至所述中央处理装置；所述温度监测装置包括n个温度传感器，每个所述温度传感器设置于森林内，所述温度监测装置用于采集森林内的温度信号，所述温度监测装置将采集到的温度信号传输至所述信号处理模块进行分析处理，所述信号处理模块将分析处理后的温度数据传输至所述中央处理装置，所述温度监测装置还将采集到的温度信号传输至所述中央处理装置；所述湿度监测装置包括若干个湿度传感器，每个所述湿度传感器设置于森林内，所述湿度监测装置用于采集森林内的湿度信号，所述湿度监测装置将采集到的湿度信号传输至所述信号处理电路，所述信号处理电路对接收到的湿度信号进行信号处理，所述信号处理电路将处理后的湿度信号传输至所述中央处理装置；所述光照监测装置包括若干个光照传感器，每个所述光照传感器设置于森林内，所述光照监测装置用于采集森林内的光照信号，所述光照监测装置将采集到的光照信号传输至所述中央处理装置；所述中央处理装置将接收到的温度数据传输至所述比较模块进行比较分析，所述中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号传输至所述显示装置进行显示，所述中央处理装置将接收到的图像信号、二氧化碳浓度信号、温度信号、湿度信号、PM2.5信号、负氧离子信号以及光照信号通过所述无线传输装置传输至所述监测平台。
3.根据权利要求1或2所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述温度监测装置将采集到的温度信号传输至所述信号处理模块进行分析处理，所述信号处理模块将接收到的温度信号转换为离散信号后进行数据分析，计算所述n个同型号的温度传感器采集的温度信号的总能量E，其中，计算所述总能量E的方法如下：
步骤1：所述信号处理模块将所述n个同型号的温度传感器在同一采样频率下，在采样时间t内各采集h个温度信号，h为大于1的整数，其中，第i个温度传感器的第j个数据为Sij，i为大于等于1且小于等于n的整数，j为大于等于1且小于等于j的整数，计算第i个温度传感器的第j个数据的有效率Kij为：
；
其中，，；
步骤2：计算第i个温度传感器的第j个数据的权值aij，其中，
；
步骤3：计算所述总能量E，其中，
；所述温度数据为所述总能量E。
4.根据权利要求1所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述图像采集装置为设置有图像采集传感器的无人机，所述图像采集装置用于采集森林的全景图像信号，所述图像采集装置将采集到的森林的全景图像信号传输至所述图像处理模块进行图像处理，所述图像处理模块包括图像滤波单元和图像增强单元，所述图像采集装置的输出端与所述图像滤波单元的输入端连接，所述图像滤波单元的输出端与所述图像增强单元连接，所述图像增强单元的输出端与所述中央处理装置的输入端连接。
5.根据权利要求4所述的智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，将所述图像采集装置传输至所述图像处理模块的图像定义为二维函数f(x,y) ，其中x、y是空间坐标，所述图像滤波单元对图像f(x,y)进行图像滤波处理，经过图像滤波处理后的图像二维函数为g(x,y)，其中，为滤波参数，滤波效果通过进行调节，则有，
；
。
6.根据权利要求5所述的智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述图像增强单元对图像g(x,y)进行图像增强处理，经过图像增强处理后的图像二维函数为k(x,y)，则有，
。
7.根据权利要求1-3中任一权利要求所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述中央处理装置将接收到的温度数据传输至所述比较模块，所述比较模块内存储有温度总能量阈值，所述比较模块将接收到的温度数据与温度总能量阈值进行比较，若温度数据大于或等于温度总能量阈值，则所述比较模块向所述报警装置发送第一控制信号，所述报警装置接收到第一控制信号后进行报警作业，若温度数据小于温度总能量阈值，则所述比较模块向所述报警装置发送第二控制信号，所述报警装置接收到第一控制信号后不进行报警作业。
8.根据权利要求1所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述湿度传感器用于采集所在监测点的湿度信号，将采集的湿度信号转换为电流信号I0，并将电流信号I0传输至所述信号处理电路，V1为经过所述信号处理电路处理后的电压信号，所述信号处理电路包括信号放大单元和信号滤波单元，所述湿度传感器的输出端与所述信号放大单元的输入端连接，所述信号放大单元的输出端与所述信号滤波单元的输入端连接，所述信号滤波单元的输出端与所述中央处理装置的输入端连接。
9.根据权利要求8所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述信号放大单元包括集成运放A1-A2、电容C1-C7、二极管D1-D2、三极管VT2-VT3、场效应管VT1和电阻R1-R12；
其中，所述湿度传感器的输出端与电阻R1的一端连接，电阻R1的另一端与场效应管VT1的栅极连接，电容C1的一端接地，电容C1的一端与集成运放A1的同相输入端连接，电容C1的另一端与集成运放A1的反相输入端连接，电容C1的另一端还与电阻R2的一端连接，电阻R2的另一端与电阻R1的另一端连接，电容C2的一端接地，电容C2的另一端与集成运放A1的COMP2端口连接，电容C7的一端接地，电容C7的另一端与电阻R4的一端连接，电阻R4的另一端与集成运放A1的输出端连接，电阻R4的另一端与电阻R3的一端连接，电阻R3的另一端与三极管VT2的发射极连接，电阻R5的一端与-15V电源连接，电阻R5的另一端与电容C3的一端连接，电阻R5的另一端与电容C4的一端连接，电阻R5的另一端还与场效应管VT1的源极连接，场效应管VT1的漏极与+15V电源连接，二极管D2的阴极与-15V电源连接，二极管D2的阳极与电阻R8的一端连接，电阻R8的另一端与三极管VT3的基极连接，电阻R8的另一端与电容C4的另一端连接，电阻R8的另一端还与电阻R7的一端连接，电阻R7的另一端与电容C3的另一端连接，电阻R7的另一端与三极管VT2的基极连接，电阻R7的另一端还与电阻R6的一端连接，电阻R6的另一端与二极管D1的阴极连接，二极管D1的阳极与+15V电源连接，电阻R10的一端与-15V电源连接，电阻R10的另一端与电容C7的另一端连接，电阻R10的另一端还与三极管VT3的发射极连接，三级管VT3的集电极与集成运放A2的输入端连接，三极管VT3的集电极还与三极管VT2的集电极连接，三极管VT2的集电极与电容C6的一端连接，三极管VT2的发射极与电容C5的一端连接，三极管VT2的发射极还与电阻R9的一端连接，电阻R9的另一端与+15V电源连接，电阻R12的一端与-15V电源连接，电阻R12的另一端与集成运放A2的BIAS端连接，电阻R11的一端与集成运放A2的输出端连接，电阻R11的另一端与电容C6的另一端连接，电容C5的另一端接地，集成运放A2的输出端与所述信号滤波单元的输入端连接。
10.根据权利要求9所述的基于智能网络的森林生态环境监测系统，其特征在于，所述信号滤波单元包括电阻R13-R24、电容C8-C13以及集成运放A3-A5；
其中，电阻R15、R19、R23均为滑动变阻器，所述信号放大单元的输出端与电阻R13的一端连接，电阻R13的另一端与电容C9的一端连接，滑动变阻器R15的一端接地，滑动变阻器R15的另一端与电阻R14的一端连接，电阻R14的另一端与电阻R13的另一端连接，电阻R14的另一端与电容C9的一端连接，电阻R14的另一端还与电容C8的一端连接，集成运放A3的同相输入端接地，电容C9的另一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的一端与集成运放A3的反相输入端连接，电阻R16的另一端与电容C8的另一端连接，电阻R16的另一端还与集成运放A3的输出端连接，集成运放A3的输出端与电阻R17的一端连接，电阻R17的另一端与电容C11的一端连接，滑动变阻器R19的一端接地，滑动变阻器R19的另一端与电阻R18的一端连接，电阻R18的另一端与电阻R17的另一端连接，电阻R18的另一端与电容C11的一端连接，电阻R18的另一端还与电容C10的一端连接，集成运放A4的同相输入端接地，电容C11的另一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的一端与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R20的另一端与电容C10的另一端连接，电阻R20的另一端还与集成运放A4的输出端连接，集成运放A4的输出端与电阻R21的一端连接，电阻R21的另一端与电容C13的一端连接，滑动变阻器R23的一端接地，滑动变阻器R23的另一端与电阻R22的一端连接，电阻R22的另一端与电阻R21的另一端连接，电阻R22的另一端与电容C13的一端连接，电阻R22的另一端还与电容C12的一端连接，集成运放A5的同相输入端接地，电容C13的另一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的一端与集成运放A5的反相输入端连接，电阻R24的另一端与电容C12的另一端连接，电阻R24的另一端还与集成运放A5的输出端连接，集成运放A5的输出端与所述中央处理装置的输入端连接，所述信号滤波单元将电压信号V1传输至所述中央处理装置的ADC端口。
CN201910654700.5A 2019-07-19 2019-07-19 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统 Pending CN110375806A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910654700.5A CN110375806A (zh) 2019-07-19 2019-07-19 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910654700.5A CN110375806A (zh) 2019-07-19 2019-07-19 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110375806A true CN110375806A (zh) 2019-10-25

Family

ID=68254136

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910654700.5A Pending CN110375806A (zh) 2019-07-19 2019-07-19 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110375806A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111067624A (zh) * 2019-12-25 2020-04-28 四川安雅仕健康管理有限公司 一种中远程遥控操作的介入手术机器人装置
CN112042483A (zh) * 2020-09-15 2020-12-08 定西市农业科学研究院 一种立体化中药材新品种栽培方法、系统及装置
CN112068471A (zh) * 2020-09-10 2020-12-11 贵州师范学院 一种具有远程无线通讯功能的智能环境数据采集装置
CN113011080A (zh) * 2020-12-22 2021-06-22 浙江农林大学 一种负氧离子浓度反演方法
CN113612479A (zh) * 2021-07-26 2021-11-05 深圳市天健(集团)股份有限公司 一种施工环境和施工人员的监测装置

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106441425A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 孟玲 一种森林环境监测系统
CN107340053A (zh) * 2017-06-14 2017-11-10 国网湖北省电力公司孝感供电公司 一种多传感器数据融合的输电线路杆塔稳定性监测系统及方法
CN108287002A (zh) * 2018-02-08 2018-07-17 南通尚力机电工程设备有限公司 一种远程环境监测装置
CN108534822A (zh) * 2018-02-08 2018-09-14 苏州锵创智能设备有限公司 一种远程环境监测装置
CN208059939U (zh) * 2018-04-18 2018-11-06 南京渔管家物联网科技有限公司 基于物联网的环境监控系统
CN108830741A (zh) * 2018-06-20 2018-11-16 汤怀志 一种农田环境智能监测系统
CN108989754A (zh) * 2018-08-01 2018-12-11 合肥阅辞科技有限公司 智能安防监测控制系统
CN109002073A (zh) * 2018-08-22 2018-12-14 重庆市綦江区鱼栏咀科技有限公司 一种基于装酒容器温湿度监测的智能提高酒质量的系统
CN109060038A (zh) * 2018-09-05 2018-12-21 武汉东湖大数据交易中心股份有限公司 一种基于大数据的农田环境监测系统
CN109049306A (zh) * 2018-10-17 2018-12-21 苏州龙佰奇机电科技有限公司 一种混凝土标准养护室温湿度智能监控系统
CN109099973A (zh) * 2018-09-21 2018-12-28 浙江工商大学 一种基于物联网的环境监测系统
CN109239803A (zh) * 2018-09-13 2019-01-18 武汉东湖大数据交易中心股份有限公司 一种防人为干扰的气象监测系统
CN109506712A (zh) * 2018-12-08 2019-03-22 江西赛弗特智能科技有限公司 一种基于物联网的农业智能管理系统
CN109573770A (zh) * 2018-12-27 2019-04-05 北京凯瑞通电子技术有限公司 一种基于物联网的电梯运行状态监测系统
CN109701114A (zh) * 2019-02-21 2019-05-03 昆明医科大学第一附属医院 一种智能医用输液自动报警系统
CN109819883A (zh) * 2019-04-03 2019-05-31 南京梵科智能科技有限公司 一种自动分区域灌溉系统
CN109900329A (zh) * 2019-04-15 2019-06-18 南京洁格环保科技有限公司 一种智能环境监测系统
CN109949924A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 南京梵科智能科技有限公司 一种智能健康监护系统

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106441425A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 孟玲 一种森林环境监测系统
CN107340053A (zh) * 2017-06-14 2017-11-10 国网湖北省电力公司孝感供电公司 一种多传感器数据融合的输电线路杆塔稳定性监测系统及方法
CN108287002A (zh) * 2018-02-08 2018-07-17 南通尚力机电工程设备有限公司 一种远程环境监测装置
CN108534822A (zh) * 2018-02-08 2018-09-14 苏州锵创智能设备有限公司 一种远程环境监测装置
CN208059939U (zh) * 2018-04-18 2018-11-06 南京渔管家物联网科技有限公司 基于物联网的环境监控系统
CN108830741A (zh) * 2018-06-20 2018-11-16 汤怀志 一种农田环境智能监测系统
CN108989754A (zh) * 2018-08-01 2018-12-11 合肥阅辞科技有限公司 智能安防监测控制系统
CN109002073A (zh) * 2018-08-22 2018-12-14 重庆市綦江区鱼栏咀科技有限公司 一种基于装酒容器温湿度监测的智能提高酒质量的系统
CN109060038A (zh) * 2018-09-05 2018-12-21 武汉东湖大数据交易中心股份有限公司 一种基于大数据的农田环境监测系统
CN109239803A (zh) * 2018-09-13 2019-01-18 武汉东湖大数据交易中心股份有限公司 一种防人为干扰的气象监测系统
CN109099973A (zh) * 2018-09-21 2018-12-28 浙江工商大学 一种基于物联网的环境监测系统
CN109049306A (zh) * 2018-10-17 2018-12-21 苏州龙佰奇机电科技有限公司 一种混凝土标准养护室温湿度智能监控系统
CN109506712A (zh) * 2018-12-08 2019-03-22 江西赛弗特智能科技有限公司 一种基于物联网的农业智能管理系统
CN109573770A (zh) * 2018-12-27 2019-04-05 北京凯瑞通电子技术有限公司 一种基于物联网的电梯运行状态监测系统
CN109701114A (zh) * 2019-02-21 2019-05-03 昆明医科大学第一附属医院 一种智能医用输液自动报警系统
CN109949924A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 南京梵科智能科技有限公司 一种智能健康监护系统
CN109819883A (zh) * 2019-04-03 2019-05-31 南京梵科智能科技有限公司 一种自动分区域灌溉系统
CN109900329A (zh) * 2019-04-15 2019-06-18 南京洁格环保科技有限公司 一种智能环境监测系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李波，宋苗: "基于无线热传导激光传感网络的激光森林火灾定位仪", 《激光杂志》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111067624A (zh) * 2019-12-25 2020-04-28 四川安雅仕健康管理有限公司 一种中远程遥控操作的介入手术机器人装置
CN111067624B (zh) * 2019-12-25 2021-08-17 四川安雅仕健康管理有限公司 一种中远程遥控操作的介入手术机器人装置
CN112068471A (zh) * 2020-09-10 2020-12-11 贵州师范学院 一种具有远程无线通讯功能的智能环境数据采集装置
CN112042483A (zh) * 2020-09-15 2020-12-08 定西市农业科学研究院 一种立体化中药材新品种栽培方法、系统及装置
CN113011080A (zh) * 2020-12-22 2021-06-22 浙江农林大学 一种负氧离子浓度反演方法
CN113011080B (zh) * 2020-12-22 2024-04-19 浙江农林大学 一种负氧离子浓度反演方法
CN113612479A (zh) * 2021-07-26 2021-11-05 深圳市天健(集团)股份有限公司 一种施工环境和施工人员的监测装置
CN113612479B (zh) * 2021-07-26 2023-08-18 深圳市天健(集团)股份有限公司 一种施工环境和施工人员的监测装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110375806A (zh) 一种基于智能网络的森林生态环境监测系统
CN109060038A (zh) 一种基于大数据的农田环境监测系统
CN106405055B (zh) 一种连续在线测定土壤co2通量的系统及方法
CN107835244A (zh) 基于物联网的农业大田气候灾害监测预警系统
CN208012649U (zh) 一种基于城市环境综合数据监测的物联网设备
CN110906986A (zh) 基于物联网的草原生态监测系统和方法
CN109283296A (zh) 一种无人机环境监测系统及其应用
CN109506712A (zh) 一种基于物联网的农业智能管理系统
CN207516810U (zh) 一种基于NBIoT物联网的环境监测系统
CN107835504A (zh) 一种农田生态环境信息智能采集系统
CN109900329A (zh) 一种智能环境监测系统
CN108061571A (zh) 基于物联网的智能农业墒情监测系统
CN109658281A (zh) 一种智能农业管理系统
CN113018725A (zh) 基于远程图像分析处理技术的智慧消防分析管理一体化平台
CN104344854A (zh) 基于物联网的环境监测系统
CN114659993B (zh) 一种基于卫星遥感的温室气体排放检测系统
CN204443395U (zh) 一种温室大棚控制系统
CN114993977A (zh) 一种基于物联传感的园区碳监测系统及方法
CN110261325A (zh) 一种基于传感网络的农产品质量监测系统
CN208458788U (zh) 一种基于LoRa无线网络的植被种植监控系统
CN109781190A (zh) 一种建筑工地环境综合监测系统
CN105181894A (zh) 一种植物水分利用效率的确定方法、处理器及确定系统
CN104280427A (zh) 压力富集式低量气体挥发物电子鼻探测系统
CN106441449A (zh) 一种工业环境空气污染监控系统的控制方法
CN208580095U (zh) 一种城市建筑园林生态立体绿化系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191025

RJ01 Rejection of invention patent application after publication