CN111308039A - 一种网格化水质实时监测方法及系统 - Google Patents

一种网格化水质实时监测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111308039A
CN111308039A CN202010196400.XA CN202010196400A CN111308039A CN 111308039 A CN111308039 A CN 111308039A CN 202010196400 A CN202010196400 A CN 202010196400A CN 111308039 A CN111308039 A CN 111308039A
Authority
CN
China
Prior art keywords
water
water body
water quality
mobile carrier
quality data
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
CN202010196400.XA
Other languages
English (en)
Inventor
胡明明
朱霖毅
孙阳
奚炜
潘正国
李本栋
徐淳
洪曹勇
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.)
Wuxi Delinhai Environmental Protection Technology Co ltd
Original Assignee
Wuxi Delinhai Environmental Protection Technology Co ltd
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 Wuxi Delinhai Environmental Protection Technology Co ltd filed Critical Wuxi Delinhai Environmental Protection Technology Co ltd
Priority to CN202010196400.XA priority Critical patent/CN111308039A/zh
Priority to PCT/CN2020/085336 priority patent/WO2021184479A1/zh
Publication of CN111308039A publication Critical patent/CN111308039A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/18—Water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
    • G01N27/04—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating resistance
    • G01N27/06—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating resistance of a liquid
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明提供了一种网格化水质实时监测方法及系统，通过网格化操作，把待监测水体进行网格化的分割，并在移动载体设备上携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点实时监测当前水体的水质数据，并可以最终形成相应的水质数据分布图。整个水体的水质数据分布图在全部网格点测定完成的10min内生成。方便管理部门进行实时监测管理。网格化分割时将水体进行等级划分为大湖(水库)、中湖(水库)、小湖(水库)，通过对大小湖的划分，从而可以更加精确和科学的布置网格的数量，从而保证监测数据的真实性、准确性和全面性，以及监测方法的科学和高效。

Description

一种网格化水质实时监测方法及系统
技术领域
本发明涉及水质监测领域，尤其涉及一种网格化水质实时监测方法及系统。
背景技术
随着经济的发展，人类旅游业的开发，全球环境污染事件时有发生，全球饮用水安全总体形势不容乐观，我国饮水安全问题突出，全球各国都面临维护水源及饮用水安全的复杂艰巨任务，灾害环境中饮用水安全监测问题突出。其中饮用水的重要来源：湖泊水质污染情况更是尤其突出，对湖泊水质进行监测和治理已经迫在眉睫。
传统的化学测定式的人工监测，需要由工作人员取到水域内取得水样，然后再将水样带回实验室进行测定，整个过程费时又费力，而且不能全面的采集整个水域的信息。
现有技术当中，也有存在一些现代化的监测方法。
例如：专利号为201420286722.3的专利公开了一种基于Zigbee和3G技术的河流环境监测系统，包括复数个河流环境监测节点、至少一个近水端的网络基站、至少一个手机用户以及远端的互联网监测管理中心。通过信息采集传感器采集数据，将数据通过Zigbee形成的自组网，实时可靠的讲数据传给近水处的网络基站，并通过3G技术将信息传给远程控制端。
但是这种方式仍有不足之处。这种方法取代了原有的人工采集监测方式，但仅在湖泊内放置多个采集节点，通常而言就是在湖的入水口、出水口和湖中心分别设置若干个采集节点。虽然这种取水方式已经具有一定的代表性了，可以大概代表整个水域的普遍情况，但是仍然有不足之处，尤其是对于一些形状复杂水域，这种取样方式通常不够准确，但是这种采集方式的样本分布仍然局限在湖面的局部位置，并不能全面覆盖到整个湖面水域，相对而言，这种监测方法得到的数据，并不能反应整个湖泊的水质情况，太过于片面。
同时，由于Zigbee是短距离传输，传输距离有限、数据传输会有影响，对于大面积的湖面，类似太湖、洞庭湖等大型湖泊而言，数据传输仍然是一个问题。
再者，对于此方法，也可以通过加大河流环境监测节点的方式，来尽可能多的布满整个水域，但是这种形式又会导致布设有成本大大增加，同时对于一些有通航需求的水域而言，大量的铺设环境监测节点，会在水面形成众多障碍物，从而影响水面的正常通航。
发明内容
为了至少解决现有的技术问题。
本发明创造性的提供了一种网格化水质实时监测方法，其中，包括如下步骤：
S1：将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
S2：利用移动载体设备携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据。
其有益效果是，通过网格化操作，把待监测水体进行网格化的分割，并在移动载体设备上携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据，从而可以保证在整个水域的每个网格点上都取得了水体的水质数据，这些水质数据均匀分布于整个水域的不同位置，从而可以保证取得的数据是能够完全体现出整个水域内水质情况的水质数据。同时由于本发明是通过移动载体设备移动取样的，所以不需要在水面上布置众多的采集点，整个布设的成本非常低。
在一些实施方式中，在已经网格化的水域地图上面，根据测量的结果，将相应的水质数据的测定数值填入相应的网格坐标当中；形成相应的水质数据分布图。其有益效果是，通过本发明制作的水质数据分布图，可以直观的反应出整个水域的水质情况，在水质情况出现异常的时候，可以方便及时的从地图当中直接观看出来，方便的进行污染源的定位，从而方便管理者进行针对性的治理。
在一些实施方式中，每个网格点的水质数据在经过所述网格点后的10min内测定完成，整个水体的水质数据分布图在全部网格点测定完成的10min内生成。其有益效果是，从而可以保证取得的水质数据基本都是实时的数据，最终得到的水质数据分布图也是实际的数据分布图，从而方便管理部门进行监测管理。
在一些实施方式中，将待监测水体的水面进行网格化分割的方法为：
将水体进行等级划分为大湖(水库)、中湖(水库)、小湖(水库)，
当平均水深小于10m时，水域面积≥50km2时为大湖(水库)，水域面积在5～50km2时为中湖(水库)，水域面积＜5km2时为小湖(水库)；
当平均水深≥10m时，水域面积≥25km2时为大湖(水库)，水域面积在2.5～25km2时为中湖(水库)，水域面积＜2.5km2在小湖(水库)。
网格化分割的密度为：
大湖(水库)内划分的网格数量在1*103-9*103个，中湖(水库)内划分的网格数量1*102-9*102个，小湖(水库)内划分的网格数量1*101-9*101个。其有益效果是，通过对大小湖的划分，从而可以更加精确和科学的布置网格的数量，从而保证测量数据的真实性、准确性和全面性，以及监测方法的科学和高效。
在一些实施方式中，移动载体设备的监测装置在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据过程中：
网格点均匀分布于水域中，每个网格的中心点位置以GPS坐标为定位；
移动载体设备在进入该区域的中心距离为十分之一单网格边长内即开始取水，并在移动载体设备前进的过程当中持续取水采集，移动载体设备在持续取水过程当中行经网格的中心点位置。其有益效果是，通过GPS定位可以实现精确定位，只有精确定位，才可以实现精确的网格化监测。选择“进入该区域的中心距离为十分之一单网格边长”作为一个预定的距离，到过预定的距离时即开始测定，让移动载体设备前进的过程当中持续测定，具有两个方面的重要考量。一方面，因为移动载体设备需要遍历整个水域，所以相对而言，时间较为紧张，不能浪费太多时间，所以不适合到达网格点中心位置处停下来进行取水测定工作；另一方面，因为在这个网格点当中，移动载体设备是行进过程当中进行采水测定的，所以其采集的当前水体是这个网格点所在区域内的综合水样，所以更能体现相应的水质数据，防止某个位置的特殊情况而导致的数据失真的情况。
在一些实施方式中，当所述监测装置采用电极式探头时，
移动载体设备携带电极式探头在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个。
在一些实施方式中，当所述监测装置采用光谱仪时：
先在待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
然后利用光谱仪获得当前水体的光谱信息，将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，包括总磷量，总氮量和化学需氧量(COD)。
其有益效果是，传统的化学测试方法，都是需要消耗化学试剂的，所以测试的成本也是非常高的。但是本发明创造性的将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型，这样在进行检测的时候，就只需要通过物理光照，即可以利用当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，整个过程完全不需要消耗化学试剂，成本非常低廉。
在一些实施方式中，还包括步骤：
将待监测水体按深度进行断面分割，移动载体设备移动到每个网格点时，在不同深度监测当前水体的水质数据。
其有益效果是，因为水域不同位置的深度各不相同，所以在不同深度的水域位置时，需要将待监测水体按深度进行断面分割，例如按水深每增加若干距离为一个档位，即在水深不同的位置上进行采集当前水体，再结合原有的网格点取水，从而可以实现整个水域在立体范围内的均匀取水，从而可以保证采集的当前水体是完全均匀覆盖整个水域的，测得的数据也是能够最精确、完整的体现整个水域实际情况。
具体断面分割时采用的若干距离的大小，可以参考中华人民共和国环境保护行业标准，标准号为：HJ/T 91—2002的“地表水和污水监测技术规范”的规定，或者是参考中华人民共和国国家标准，标准号为：GB12997-91的水质采样方案设计技术规定。
在一些实施方式中，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型的方法为：
将可见/紫外光照射水体后产生的光谱信息与水体的总磷量指标进行对应；
将荧光照射水体后产生的光谱信息与水体的总氮量指标进行对应；
将拉曼散射光照射水体后产生的光谱信息与水体的化学需氧量(COD)指标进行对应。
其有益效果是，通过光谱信息与总磷量指标、总氮量指标、化学需氧量(COD)指标等水质数据对应建立起特征对应模型后，通过采集水体的光谱信息就可以利用这个特征对应模型反向推演出相应的水质数据。
在一些实施方式中，还包括步骤：
利用移动载体设备携带的拍照设备，在移动载体设备按照设定好的航行路线行进时，拍照设备在每个网格点采集当前水体水面照片，通过图像识别技术进行藻类监测，包括藻类密度和藻类群落组成。
其有益效果是，水域表面照片的颜色与藻类也有一定的对应关系，通常而言，水面颜色深绿色，则代表藻类数量较多，若颜色较浅，则代表藻类较少。颜色的不同代表的藻类种群也不相同。可以提取当前水体水面照片的RGB值与水体当中通过显微镜等手段实际观测出为的藻类建立藻类对应模型，后期则可以利用拍摄到的照片的RGB值与藻类对应模型进行比对，从而反向扮演出相应的藻类信息。整个方法方便快捷，而且成本较低。
同时，本发明还公开了一种网格化水质实时监测系统，其中，包括：
移动载体设备，设置成能够沿预定好的航行路线行进，所述航行路线为将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定所述移动载体设备能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
取水装置，设置于所述移动载体设备上，所述取水装置用于在水体每一个网格点处采集相应的当前水体；
监测装置，设置于所述移动载体设备上，用于获取水质数据，所述监测装置为光谱仪或电极式探头，所述光谱仪用于接收取水装置采集来的当前水体，光谱仪发射光线照射在当前水体上，从而获得当前水体的光谱信息；所述电极式探头用于在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个；
存储单元，设置于所述移动载体设备上，配置成用于存储特征对应模型，所述特征对应模型为：从待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
数据处理单元，设置于所述移动载体设备上，配置成将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对，从而得到当前水体的水质数据；及
控制单元，配置成控制移动载体设备、取水装置、光谱仪、存储单元和数据处理单元的协同工作。
其有益效果是，传统的化学测试方法，都是需要消耗化学试剂的，所以测试的成本也是非常高的。但是本系统创造性的将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型，然后利用移动载体设备来遍历整个水域，并在行进过程当中就可以进行检测，本系统检测时只需要通过物理光照，即可以利用当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，整个过程完全不需要消耗化学试剂，成本非常低廉。
在一些实施方式中，移动载体设备上设有GPS定位模块，GPS定位模块配置成指引移动载体设备沿预定好的航行路线行进，GPS定位模块与控制单元信号通联，当移动载体设备到达或接近任意网格点时，GPS定位模块向控制单元发送到位信号，控制单元控制取水装置开始取水。
在一些实施方式中，还包括后台服务器，移动载体设备上设有无线通讯模块，无线通讯模块与后台服务器通讯联通，数据处理单元将水质数据上传至后台服务器。
在一些实施方式中，后台服务器上还设有网格划分单元和路线规划单元，网格划分单元配置成供管理者对待监测水体的水面进行网格化分割，路径规划单元配置成供管理员对移动载体设备的航行路线进行设置，使得移动载体设备沿航行路线行进时能够遍历整个水面全部网格点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种网格化水质实时监测方法的流程图；
图2为本发明一实施例提供的水域网格化分割的示意图；
图3为本发明一实施例提供的一种总氮量水质数据地图的效果图；
图4为本发明又一实施例提供的一种总氮量水质数据地图效果图；
图5为本发明又一实施例提供的一种总氮量水质数据地图效果图；
图6为本发明一实施例提供的一种总氮量水质数据地图的效果图；
图7为本发明一实施例提供的一种总氮量水质数据地图的效果图；
图8为本发明一实施例提供的一种网格化水质实时监测系统的原理图；
图9为本发明又一实施例提供的一种网格化水质实时监测系统的原理图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图1至7，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作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。
如图1和图2所示，本发明公开了一种网格化水质实时监测方法，其中，包括如下步骤：
S1：将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
S2：利用移动载体设备携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据。
本发明通过网格化操作，把待监测水体进行网格化的分割，并在移动载体设备上携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据，从而可以保证在整个水域的每个网格点上都取得了水体的水质数据，这些水质数据均匀分布于整个水域的不同位置，从而可以保证取得的数据是能够完全体现出整个水域内水质情况的水质数据。同时由于本发明是通过移动载体设备移动取样的，所以不需要在水面上布置众多的采集点，整个布设的成本非常低。
如图3、4、5所示，本发明当中，在已经网格化的水域地图上面，根据测量的结果，将相应的水质数据的测定数值填入相应的网格坐标当中；形成相应的水质数据分布图。通过本发明制作的水质数据分布图，可以直观的反应出整个水域的水质情况，在水质情况出现异常的时候，可以方便及时的从地图当中直接观看出来，方便的进行污染源的定位，从而方便管理者进行针对性的治理。
通常，可以在相邻坐标之间的区域，通过差值插入的方式进行填充相应的水质数据的填充数值；然后将水质数据的相同数值点通过圆滑曲线相连接，从而形成相应的水质数据地图。
本发明的，所述差值插入的方式为克里金插值(Kriging)法。其有益效果是，克里金插值法(Kriging)，也称作空间局部插值法，或空间自协方差最佳插值法，它以变异函数理论和结构分析为基础，在特定区域内对区域化变量进行无偏最优估计。大体上是根据坐标点位的属性信息(即水体特征数值，例如TP(总磷量)、TN(总氮量)等)及各点位间的相对距离与位置，通过算法自身来判断某处未知点位的属性信息。点位的属性信息越多，最后求解出来的未知点的信息也就越准确，生成的图也就更具代表性，最后根据算法求解出的水体特征数值，将相同水体特征数值点通过线连接，生成等值线图。
如图3所示，在将水质数据的相同数值点通过圆滑曲线相连接，从而形成相应的水质数据地图后还包括步骤：
将水域的边界地图覆盖于所述水质数据地图上；
将水域的边界地图外的圆滑曲线进行消除。
其中，图3为在没有覆盖水域的边界地图情况下的初始的总氮量水质数据地图的效果图；图4为本发明一种总氮量水质数据地图覆盖了水域边界地图后的效果图；图5为本发明的一种将水域的边界地图外的圆滑曲线进行消除后的总氮量水质数据地图效果图。
图6为本发明的一种将水域的边界地图外的圆滑曲线进行消除后的总磷量水质数据地图效果图，图7为本发明的一种将水域的边界地图外的圆滑曲线进行消除后的化学需氧量(COD)水质数据地图效果图。
通常，为了保证监测的实时性，每个网格点的水质数据在经过所述网格点后的10min内测定完成，整个水体的水质数据分布图在全部网格点测定完成的10min内生成。其有益效果是，从而可以保证取得的水质数据基本都是实时的数据，最终得到的水质数据分布图也是实际的数据分布图，从而方便管理部门进行监测管理。
本发明当中，将待监测水体的水面进行网格化分割的方法为：
将水体进行等级划分为大湖(水库)、中湖(水库)、小湖(水库)，
当平均水深小于10m时，水域面积≥50km2时为大湖(水库)，水域面积在5～50km2时为中湖(水库)，水域面积＜5km2时为小湖(水库)；
当平均水深≥10m时，水域面积≥25km2时为大湖(水库)，水域面积在2.5～25km2时为中湖(水库)，水域面积＜2.5km2在小湖(水库)。
网格化分割的密度为：
大湖(水库)内划分的网格数量在1*103-9*103个，中湖(水库)内划分的网格数量1*102-9*102个，小湖(水库)内划分的网格数量1*101-9*101个。其有益效果是，通过对大小湖的划分，从而可以更加精确和科学的布置网格的数量，从而保证测量数据的真实性、准确性和全面性，以及监测方法的科学和高效。
其中，移动载体设备的监测装置在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据过程中：
网格点均匀分布于水域中，每个网格的中心点位置以GPS坐标为定位；
移动载体设备在进入该区域的中心距离为十分之一单网格边长内即开始取水，并在移动载体设备前进的过程当中持续取水采集，移动载体设备在持续取水过程当中行经网格的中心点位置。其有益效果是，通过GPS定位可以实现精确定位，只有精确定位，才可以实现精确的网格化监测。选择“进入该区域的中心距离为十分之一单网格边长”作为一个预定的距离，到过预定的距离时即开始测定，让移动载体设备前进的过程当中持续测定，具有两个方面的重要考量。一方面，因为移动载体设备需要遍历整个水域，所以相对而言，时间较为紧张，不能浪费太多时间，所以不适合到达网格点中心位置处停下来进行取水测定工作；另一方面，因为在这个网格点当中，移动载体设备是行进过程当中进行采水测定的，所以其采集的当前水体是这个网格点所在区域内的综合水样，所以更能体现相应的水质数据，防止某个位置的特殊情况而导致的数据失真的情况。
其中，当所述监测装置采用电极式探头时，
移动载体设备携带电极式探头在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个。
其中，当所述监测装置采用光谱仪时：
先在待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
然后利用光谱仪获得当前水体的光谱信息，将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，包括总磷量，总氮量和化学需氧量(COD)。
采用光谱仪时，相对于传统的化学测试方法，都是需要消耗化学试剂的，所以测试的成本也是非常高的。但是本发明创造性的将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型，这样在进行检测的时候，就只需要通过物理光照，即可以利用当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，整个过程完全不需要消耗化学试剂，成本非常低廉。
同时，本发明还包括断面分割步骤，即：
将待监测水体按深度进行断面分割，移动载体设备移动到每个网格点时，在不同深度监测当前水体的水质数据。
因为水域不同位置的深度各不相同，所以在不同深度的水域位置时，需要将待监测水体按深度进行断面分割，例如按水深每增加若干距离为一个档位，即在水深不同的位置上进行采集当前水体，再结合原有的网格点取水，从而可以实现整个水域在立体范围内的均匀取水，从而可以保证采集的当前水体是完全均匀覆盖整个水域的，测得的数据也是能够最精确、完整的体现整个水域实际情况。
具体断面分割时采用的若干距离的大小，可以参考中华人民共和国环境保护行业标准，标准号为：HJ/T 91—2002的“地表水和污水监测技术规范”的规定，或者是参考中华人民共和国国家标准，标准号为：GB12997-91的水质采样方案设计技术规定。
本发明当中，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型的方法为：
将可见/紫外光照射水体后产生的光谱信息与水体的总磷量指标进行对应；
将荧光照射水体后产生的光谱信息与水体的总氮量指标进行对应；
将拉曼散射光照射水体后产生的光谱信息与水体的化学需氧量(COD)指标进行对应。
通过光谱信息与总磷量指标、总氮量指标、化学需氧量(COD)指标等水质数据对应建立起特征对应模型后，通过采集水体的光谱信息就可以利用这个特征对应模型反向推演出相应的水质数据。
同时，本发明还可以包括步骤：
利用移动载体设备携带的拍照设备，在移动载体设备按照设定好的航行路线行进时，拍照设备在每个网格点采集当前水体水面照片，通过图像识别技术进行藻类监测，包括藻类密度和藻类群落组成。
其有益效果是，水域表面照片的颜色与藻类也有一定的对应关系，通常而言，水面颜色深绿色，则代表藻类数量较多，若颜色较浅，则代表藻类较少。颜色的不同代表的藻类种群也不相同。可以提取当前水体水面照片的RGB值与水体当中通过显微镜等手段实际观测出为的藻类建立藻类对应模型，后期则可以利用拍摄到的照片的RGB值与藻类对应模型进行比对，从而反向扮演出相应的藻类信息。整个方法方便快捷，而且成本较低。
同时，如图8所示，本发明还公开了一种网格化水质实时监测系统，其中，包括：
移动载体设备1，设置成能够沿预定好的航行路线行进，所述航行路线为将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定所述移动载体设备能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
取水装置2，设置于所述移动载体设备上，所述取水装置用于在水体每一个网格点处采集相应的当前水体；
监测装置3，设置于所述移动载体设备上，用于获取水质数据，所述监测装置为光谱仪或电极式探头，所述光谱仪用于接收取水装置采集来的当前水体，光谱仪发射光线照射在当前水体上，从而获得当前水体的光谱信息；所述电极式探头用于在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个；
存储单元4，设置于所述移动载体设备上，配置成用于存储特征对应模型，所述特征对应模型为：从待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
数据处理单元5，设置于所述移动载体设备上，配置成将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对，从而得到当前水体的水质数据；及
控制单元6，配置成控制移动载体设备、取水装置、光谱仪、存储单元和数据处理单元的协同工作。
传统的化学测试方法，都是需要消耗化学试剂的，所以测试的成本也是非常高的。但是本系统创造性的将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型，然后利用移动载体设备来遍历整个水域，并在行进过程当中就可以进行检测，本系统检测时只需要通过物理光照，即可以利用当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，整个过程完全不需要消耗化学试剂，成本非常低廉。
同时，如图9所示，移动载体设备上设有GPS定位模块7，GPS定位模块配置成指引移动载体设备沿预定好的航行路线行进，GPS定位模块与控制单元信号通联，当移动载体设备到达或接近任意网格点时，GPS定位模块向控制单元发送到位信号，控制单元控制取水装置开始取水。
同时，还包括后台服务器8，移动载体设备上设有无线通讯模块9，无线通讯模块与后台服务器通讯联通，数据处理单元将水质数据上传至后台服务器。
在一些实施方式中，后台服务器上还设有网格划分单元81和路线规划单元82，网格划分单元配置成供管理者对待监测水体的水面进行网格化分割，路径规划单元配置成供管理员对移动载体设备的航行路线进行设置，使得移动载体设备沿航行路线行进时能够遍历整个水面全部网格点
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种网格化水质实时监测方法，其中，包括如下步骤：
将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
利用移动载体设备携带监测装置按照设定好的航行路线行进，并在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据。
2.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，还包括步骤：
在已经网格化的水域地图上面，根据测量的结果，将相应的水质数据的测定数值填入相应的网格坐标当中；形成相应的水质数据分布图。
3.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，每个网格点的水质数据在经过所述网格点后的10min内测定完成，整个水体的水质数据分布图在全部网格点测定完成的10min内生成。
4.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，将待监测水体的水面进行网格化分割：
网格化分割的密度为：
大湖(水库)内划分的网格数量在1*103-9*103个，中湖(水库)内划分的网格数量1*102-9*102个，小湖(水库)内划分的网格数量1*101-9*101个。
5.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，移动载体设备的监测装置在每个网格点采集并实时监测当前水体的水质数据过程中：
网格点均匀分布于水域中，每个网格的中心点位置以GPS坐标为定位；
移动载体设备在进入该区域的中心距离为十分之一单网格边长内即开始取水，并在移动载体设备前进的过程当中持续取水采集，移动载体设备在持续取水过程当中行经网格的中心点位置。
6.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，
当所述监测装置采用电极式探头时，
移动载体设备携带电极式探头在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个。
7.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，
当所述监测装置采用光谱仪时：
先在待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
然后利用光谱仪获得当前水体的光谱信息，将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对得到当前水体的水质数据，包括总磷量，总氮量和化学需氧量(COD)。
8.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，还包括步骤：
将待监测水体按深度进行断面分割，移动载体设备移动到每个网格点时，在不同深度监测当前水体的水质数据。
9.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型的方法为：
将可见/紫外光照射水体后产生的光谱信息与水体的总磷量指标进行对应；
将荧光照射水体后产生的光谱信息与水体的总氮量指标进行对应；
将拉曼散射光照射水体后产生的光谱信息与水体的化学需氧量(COD)指标进行对应。
10.根据权利要求1所述的网格化水质实时监测方法，其中，还包括步骤：
利用移动载体设备携带的拍照设备，在移动载体设备按照设定好的航行路线行进时，拍照设备在每个网格点采集当前水体水面照片，通过图像识别技术进行藻类监测，包括藻类密度和藻类群落组成。
11.一种网格化水质实时监测系统，其中，包括：
移动载体设备，设置成能够沿预定好的航行路线行进，所述航行路线为将待监测水体的水面进行网格化分割；并设定所述移动载体设备能够遍历整个水面全部网格点的航行路线；
取水装置，设置于所述移动载体设备上，所述取水装置用于在水体每一个网格点处采集相应的当前水体；
监测装置，设置于所述移动载体设备上，用于获取水质数据，所述监测装置为光谱仪或电极式探头，所述光谱仪用于接收取水装置采集来的当前水体，光谱仪发射光线照射在当前水体上，从而获得当前水体的光谱信息；所述电极式探头用于在每个网格点采集当前水体的水温、电导率、叶绿素、溶解氧、PH值、浊度、氨氮含量当中的任意一个或多个；
存储单元，设置于所述移动载体设备上，配置成用于存储特征对应模型，所述特征对应模型为：从待监测水体当中取样本水体，将样本水体采用实验方法测定出相应的样本水体的水质数据，并通过光谱仪获得样本水体的光谱信息，将样本水体的水质数据与样本水体的光谱信息建立特征对应模型；
数据处理单元，设置于所述移动载体设备上，配置成将当前水体的光谱信息与特征对应模型进行比对，从而得到当前水体的水质数据；及
控制单元，配置成控制移动载体设备、取水装置、光谱仪、存储单元和数据处理单元的协同工作。
12.根据权利要求11所述的网格化水质实时监测系统，其中，所述移动载体设备上设有GPS定位模块，所述GPS定位模块配置成指引所述移动载体设备沿预定好的航行路线行进，所述GPS定位模块与所述控制单元信号通联，当移动载体设备到达或接近任意网格点时，GPS定位模块向控制单元发送到位信号，所述控制单元控制所述取水装置开始取水。
13.根据权利要求11所述的网格化水质实时监测系统，其中，还包括后台服务器，所述移动载体设备上设有无线通讯模块，所述无线通讯模块与所述后台服务器通讯联通，所述数据处理单元将所述水质数据上传至所述后台服务器。
14.根据权利要求13所述的网格化水质实时监测系统，其中，所述后台服务器上还设有网格划分单元和路线规划单元，所述网格划分单元配置成供管理者对待监测水体的水面进行网格化分割，所述路径规划单元配置成供管理员对移动载体设备的航行路线进行设置，使得所述移动载体设备沿航行路线行进时能够遍历整个水面全部网格点。
CN202010196400.XA 2020-03-19 2020-03-19 一种网格化水质实时监测方法及系统 Pending CN111308039A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010196400.XA CN111308039A (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种网格化水质实时监测方法及系统
PCT/CN2020/085336 WO2021184479A1 (zh) 2020-03-19 2020-04-17 一种网格化水质实时监测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010196400.XA CN111308039A (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种网格化水质实时监测方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111308039A true CN111308039A (zh) 2020-06-19

Family

ID=71155402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010196400.XA Pending CN111308039A (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种网格化水质实时监测方法及系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111308039A (zh)
WO (1) WO2021184479A1 (zh)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111982831A (zh) * 2020-07-01 2020-11-24 深圳市迈珂斯环保科技有限公司 一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统
CN112394152A (zh) * 2020-10-27 2021-02-23 范玲珍 一种基于大数据的水质实时智能监测分析管理系统
CN113029989A (zh) * 2021-04-29 2021-06-25 深圳市利拓光电有限公司 基于激光传感器的气体检测方法、装置、设备及存储介质
CN113176387A (zh) * 2021-04-19 2021-07-27 衢州学院 基于广域无线传感器网络的水质监测智能评估系统及方法
CN113189598A (zh) * 2021-05-13 2021-07-30 无锡德林海环保科技股份有限公司 一种湖床盆地快速定位及淤泥分布及厚度快速测定方法
CN114217037A (zh) * 2021-12-15 2022-03-22 中国环境监测总站 一种基于水环境监测数据的安全预警方法及其系统
CN114444854A (zh) * 2021-12-20 2022-05-06 江西怡杉环保股份有限公司 一种湖泊远程管控方法和管控系统
CN114839343A (zh) * 2022-07-04 2022-08-02 成都博瑞科传科技有限公司 一种便携式水质监测巡检仪装置及使用方法
CN114935637A (zh) * 2022-06-06 2022-08-23 倪文兵 基于大数据的环境污染监测系统
CN115623051A (zh) * 2022-11-15 2023-01-17 浙江嘉科新能源环保科技有限公司 一种基于物联网的水质监测系统及水质监测方法
CN116606032A (zh) * 2023-06-27 2023-08-18 贵州交投高新科技有限公司 用于高速服务区污水处理的智能控制方法
CN116359456B (zh) * 2023-01-15 2024-05-31 寿县国祯水处理有限公司 一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114002403B (zh) * 2021-10-19 2023-09-01 上海科泽智慧环境科技有限公司 一种氨氮自动分析方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN114184751B (zh) * 2021-11-11 2023-11-21 深圳市宇驰检测技术股份有限公司 分段式管网污染物溯源装置及系统
CN114612859B (zh) * 2022-02-25 2023-06-27 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种非专业化码头矿石堆垛苫盖智能检测方法
CN115128229B (zh) * 2022-06-01 2024-07-12 福建健水工程有限公司 基于大数据的水环境治理污染源检测管理系统
CN114997660A (zh) * 2022-06-09 2022-09-02 湖南大学 一种多参数综合的地表水评分与监测方法、装置及设备
CN115093032B (zh) * 2022-07-19 2023-09-05 广东绿日环境科技有限公司 一种适用于黑臭小微水体的生态氧化塘修复方法及装置
CN115586150A (zh) * 2022-10-08 2023-01-10 吉林省正真检测有限公司 基于紫外可见光谱的水体垂直检测系统
CN115327065B (zh) * 2022-10-17 2022-12-27 中大智能科技股份有限公司 一种水利水电工程样本检测方法及系统
CN115578232B (zh) * 2022-11-11 2023-04-07 北京华科仪科技股份有限公司 一种基于水质分析的水污染治理方法及系统
CN116071689B (zh) * 2023-03-07 2023-06-06 四川三思德科技有限公司 一种基于lora技术的水源地水质在线监测方法及系统
CN116754552B (zh) * 2023-06-08 2024-02-09 江苏四联水务科技有限公司 一种水环境数据采集同步处理方法及系统
CN117929483B (zh) * 2024-03-22 2024-05-24 上海阿夸斯科技有限公司 一种分布式智能地下水水质监测系统及方法
CN118071029B (zh) * 2024-04-17 2024-07-30 江西省水务集团有限公司 一种基于水质数字信息的水务监测治理管理平台

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104964954A (zh) * 2015-05-20 2015-10-07 安徽建筑大学 一种应用荧光光谱测定河流水体中总氮浓度的方法
CN106093333A (zh) * 2016-07-29 2016-11-09 华中科技大学 一种水域污染源自动探测装置
CN106405040A (zh) * 2016-11-17 2017-02-15 苏州航天系统工程有限公司 一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源系统及其方法
CN108108889A (zh) * 2017-12-18 2018-06-01 杭州电子科技大学 一种水质监测数据在线处理方法及装置
CN108562708A (zh) * 2018-04-18 2018-09-21 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于浮游植物完整性指数的河流水质评价方法
CN108896725A (zh) * 2018-05-10 2018-11-27 北京英视睿达科技有限公司 水质监测方法、装置、系统、计算机设备及存储介质
CN108956484A (zh) * 2018-04-28 2018-12-07 中电建水环境治理技术有限公司 一种一体化追踪污染源的方法和装置
CN109060763A (zh) * 2018-08-21 2018-12-21 燕山大学 一种海水cod检测方法
CN109470831A (zh) * 2018-12-27 2019-03-15 中科院合肥技术创新工程院 一种水生态监测与修复水面机器人及水生态修复控制方法
CN110824526A (zh) * 2019-11-22 2020-02-21 淮南矿业(集团)有限责任公司 一种用于煤矿沉陷区水资源监测的新型水域测量机器人

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102749429B (zh) * 2012-06-30 2014-09-17 台州市航天恒通科技有限公司 一种环境监测水上移动基站
CN103674835A (zh) * 2012-09-14 2014-03-26 上海海洋大学 富营养化水体中氮磷物质含量现场快速检测方法及装置
CN203688548U (zh) * 2014-01-27 2014-07-02 贵州省环境监控中心 水质多参数浮标连续自动监测分析系统
CN108760642A (zh) * 2018-08-22 2018-11-06 成都益清源科技有限公司 全光谱实时水质分析仪
EP3617704A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-04 Hochschule Für Angewandte Wissenschaften München Method and apparatus for estimating transit times and fractions of fluids and use of same for tracking fluids in fluid distribution grids
CN110362097A (zh) * 2019-08-16 2019-10-22 泰州市柯普尼通讯设备有限公司 水质采样无人艇控制系统及控制方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104964954A (zh) * 2015-05-20 2015-10-07 安徽建筑大学 一种应用荧光光谱测定河流水体中总氮浓度的方法
CN106093333A (zh) * 2016-07-29 2016-11-09 华中科技大学 一种水域污染源自动探测装置
CN106405040A (zh) * 2016-11-17 2017-02-15 苏州航天系统工程有限公司 一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源系统及其方法
CN108108889A (zh) * 2017-12-18 2018-06-01 杭州电子科技大学 一种水质监测数据在线处理方法及装置
CN108562708A (zh) * 2018-04-18 2018-09-21 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于浮游植物完整性指数的河流水质评价方法
CN108956484A (zh) * 2018-04-28 2018-12-07 中电建水环境治理技术有限公司 一种一体化追踪污染源的方法和装置
CN108896725A (zh) * 2018-05-10 2018-11-27 北京英视睿达科技有限公司 水质监测方法、装置、系统、计算机设备及存储介质
CN109060763A (zh) * 2018-08-21 2018-12-21 燕山大学 一种海水cod检测方法
CN109470831A (zh) * 2018-12-27 2019-03-15 中科院合肥技术创新工程院 一种水生态监测与修复水面机器人及水生态修复控制方法
CN110824526A (zh) * 2019-11-22 2020-02-21 淮南矿业(集团)有限责任公司 一种用于煤矿沉陷区水资源监测的新型水域测量机器人

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111982831A (zh) * 2020-07-01 2020-11-24 深圳市迈珂斯环保科技有限公司 一种基于高光谱技术的水质在线监测方法、装置和系统
CN112394152A (zh) * 2020-10-27 2021-02-23 范玲珍 一种基于大数据的水质实时智能监测分析管理系统
CN113176387A (zh) * 2021-04-19 2021-07-27 衢州学院 基于广域无线传感器网络的水质监测智能评估系统及方法
CN113029989B (zh) * 2021-04-29 2022-10-04 深圳市利拓光电有限公司 基于激光传感器的气体检测方法、装置、设备及存储介质
CN113029989A (zh) * 2021-04-29 2021-06-25 深圳市利拓光电有限公司 基于激光传感器的气体检测方法、装置、设备及存储介质
CN113189598A (zh) * 2021-05-13 2021-07-30 无锡德林海环保科技股份有限公司 一种湖床盆地快速定位及淤泥分布及厚度快速测定方法
CN113189598B (zh) * 2021-05-13 2021-12-07 无锡德林海环保科技股份有限公司 一种湖床盆地快速定位及淤泥分布及厚度快速测定方法
CN114217037A (zh) * 2021-12-15 2022-03-22 中国环境监测总站 一种基于水环境监测数据的安全预警方法及其系统
CN114444854A (zh) * 2021-12-20 2022-05-06 江西怡杉环保股份有限公司 一种湖泊远程管控方法和管控系统
CN114935637A (zh) * 2022-06-06 2022-08-23 倪文兵 基于大数据的环境污染监测系统
CN114839343A (zh) * 2022-07-04 2022-08-02 成都博瑞科传科技有限公司 一种便携式水质监测巡检仪装置及使用方法
CN114839343B (zh) * 2022-07-04 2022-09-27 成都博瑞科传科技有限公司 一种便携式水质监测巡检仪装置及使用方法
CN115623051A (zh) * 2022-11-15 2023-01-17 浙江嘉科新能源环保科技有限公司 一种基于物联网的水质监测系统及水质监测方法
CN115623051B (zh) * 2022-11-15 2023-05-02 浙江嘉科新能源环保科技有限公司 一种基于物联网的水质监测系统及水质监测方法
CN116359456B (zh) * 2023-01-15 2024-05-31 寿县国祯水处理有限公司 一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统
CN116606032A (zh) * 2023-06-27 2023-08-18 贵州交投高新科技有限公司 用于高速服务区污水处理的智能控制方法
CN116606032B (zh) * 2023-06-27 2023-11-21 贵州交投高新科技有限公司 用于高速服务区污水处理的智能控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021184479A1 (zh) 2021-09-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111308039A (zh) 一种网格化水质实时监测方法及系统
CN105868533B (zh) 基于物联网和3s技术江河流域水环境集成感知与应用方法
CN112507048B (zh) 一种污染场地水土环境多要素一站式管理系统
CN110675034B (zh) 一种基于cim和gis的生态清淤智慧管控系统及方法
CN111046514A (zh) 基于管网施工模型与物联网的城市排水管网运维方法
CN102096072B (zh) 一种城市部件自动化测量方法
CN106996969A (zh) 一种土壤重金属空间分布预测方法及系统
CN106528788B (zh) 基于gis技术分析地面雨径流污染空间分布特征的方法
CN112182866A (zh) 一种基于水环境耦合模型的水质快速模拟方法和系统
CN202433303U (zh) 基于近红外光谱技术水质监测装置
CN116539829A (zh) 一种水质监测感知分析方法
CN112345722A (zh) 一种基于大数据分析的水质监测分析处理系统
CN115790611B (zh) 一种用于智慧城市水利信息的无人机采集导航方法及系统
CN205643324U (zh) 一种赤潮自动预警系统
CN113970627A (zh) 一种水质监测及预警方法、系统
CN113593191A (zh) 一种基于大数据的可视化城市内涝监测预警系统
CN117974404B (zh) 一种水陆协同的陆域污染源分析方法及系统
CN205449792U (zh) 一种水质采样装置及其监测系统
CN106454241A (zh) 一种基于监控视频与社交网络数据的灰霾扩散路径绘制与来源确定方法
CN109064750A (zh) 城市路网交通估计方法及系统
CN116402918B (zh) 一种岸滩海洋垃圾采样断面的构建方法及系统
CN115656069A (zh) 基于反射光谱法的分布式水质多参数实时模型的检测方法
CN106971008A (zh) 一种洪涝风险专题图的自动生成系统及其并行处理方法
CN116665037A (zh) 基于高光谱的水生态流量监测方法
Cao et al. Study on water quality inversion model of Dianchi Lake based on Landsat 8 data

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