CN112305163A - 基于固定翼无人机的大气污染监测系统及数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于固定翼无人机的大气污染监测系统及数据处理方法。本发明通过飞行平台携带大气污染物检测模块以及风参数测量模块对大气污染检测区域进行污染物浓度测量及风参数测量，将大气污染物数据与风参数数据相结合，使得到的污染源方位更精确、更有说服力；将风参数数据生成的流场图显示出来，可以直接观测到大气污染物移动轨迹与流场的关系，并且根据流场可以预测大气污染物一段时间内的移动轨迹。本发明克服了现有技术中未将大气污染物数据与风参数数据结合起来，缺少风参数数据的修正，会限制解算出来的污染源方位精度的不足，并具有成本低、结构简单、操作方便的特点。

Description

基于固定翼无人机的大气污染监测系统及数据处理方法
技术领域
本发明涉及大气污染监测的系统及监测领域，具体是一种基于固定翼无人机的大气环境监测及数据处理方法。
背景技术
当今世界工业发展迅速，随之带来的环境问题日益严重，各种有毒、无臭、透明的化学物质污染、生物制剂污染物的排放对城市以及人体的危害巨大，故需要加强对污染物分布的快速监测和定位。
无人机以其智能化、信息化、自动化、体积小、灵活度高等优势，可以很好地应用到大气污染监测领域,其中，固定翼无人机以其飞行速度快、区域广的优点在大范围的大气监测领域上有很好的应用。但是目前的研究状况并没有很好的监测系统来确定污染源的方位和对大气污染物的传播进行预测。
在公告号为CN 110971710 A的发明专利中提出了一种基于物联网的大气监测系统，该发明通过设置多个移动式监测节点和固定式监测节点，实现双重组合监测。在公告号为CN 110501460 A的发明专利中，提供了一种大气监测方法、装置及电子设备，该发明通过卫星获取指定时间段内的大气数据和卫星状态数据，并将数据映射至目标地理区域的格网上，经过均匀化处理后映射至三维坐标系模型中，最后将监测结果输出。但是本发明成本高，精度低。在公开号为CN 107764337 A的发明创造中公开了一种大气监测系统，包括计算机监测设备、GSM通讯设备、大气监测GSM模块、大气监测模块，所述计算机监测设备与GSM通讯设备相连，所述大气监测模块通过大气监测GSM模块与GSM通讯设备相连。该发明提供的大气监测系统，基于GSM通信，成本低，结构简单，操作方便，能实现实时监测，数据能长期保存，但是并没有与大气中的风参数相结合，影响了对污染气体监测的精度。
由于大气污染物的移动、浓度随时间演化取决于环境、风力大小和方向、相关的湍流水平等因素，监测跟踪大气污染物以及计算出污染源往往并不容易。所以仅仅依靠大气污染物的浓度信息是不够的，把大气污染物的浓度信息与风参数信息相结合，有更好的效果。
发明内容
为克服现有技术中存在的未考虑大气中风参数，，影响污染气体监测精度的不足，本发明提出了一种基于固定翼无人机的大气污染监测系统及数据处理方法。
本发明提出的基于固定翼无人机的大气污染监测系统包括飞行平台、空气样本采集模块、空气导管、大气污染物监测模块、风参数测量模块、GPS定位模块、数据存储模块、数据发送模块、地面控制与操作模块、数据处理与显示模块。其中：飞行平台中包括飞行控制模块；数据处理与显示模块包括计算软件和显示装置。空气样本采集模块及大气污染物监测模块安装在飞行平台的机头内部；地面控制与操作模块、数据处理与显示模块设置在地面。大气污染物监测模块的信号输出端、风参数测量模块的信号输出端、GPS定位模块的信号输出端分别通过数据线与数据存储模块的各信号输入端连接；GPS定位模块的信号输出端通过数据线与飞行控制模块的信号输入端相连；数据存储模块的信号输出端与数据发送模块的信号输入端通过数据线相连；飞行控制模块的信号输入端与数据发送模块的信号输出端通过数据线相连；地面控制与操作模块通过4G信号与数据发送模块相连；数据处理与显示模块和地面控制与操作模块之间通过数据线相连。
所述空气样本采集模块位于飞行平台的机头内部，并将所述空气导管的一端与该空气样本采集模块的进气口相连；所述空气导管的另一端伸出飞行平台机头。所述空气样本采集模块在大气中采集空气样本，并将采集到的空气样本传送至大气污染物监测模块，通过该大气污染物监测模块监测该空气样本中的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3浓度。将获得的大气污染物浓度数据传输至数据存储模块；通过数据发送模块将监测到的大气污染物浓度数据传送至地面控制与操作模块，继而传输至数据处理与显示模块。
所述风参数测量模块对风向及风速进行测量，以获取风参数数据；所述风参数数据包括风速数据、风向数据。将得到的风参数数据保存至数据存储模块中，并通过数据发送模块将该风参数数据传输至地面控制与操作模块，再传输至数据处理与显示模块。
通过GPS定位模块将获得的该飞行平台的经纬度数据、高度数据存储至数据存储模块并将所述经纬度数据、高度数据传输给数据发送模块。通过数据发送模块的4G信号将所述经纬度数据、高度数据传送至地面控制与操作模块，再传送至数据处理与显示模块。
数据处理与显示模块对得到的大气污染物浓度数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据进行处理，得到污染源方位数据，并将该污染源方位数据传输至地面控制与操作系统。地面控制与操作模块处理污染源方位数据，生成飞行平台飞行路径指令，并将该飞行路径指令通过数据发送模块发送至飞行控制模块；飞行控制模块控制飞行平台按照飞行路径指令飞往污染源方位进而确定污染源的确定位置。
本发明提出的基于固定翼无人机的大气污染监测系统的数据处理的具体过程是：
第一步：数据的收集：
空气样本采集模块通过空气导管收集空气样本；将空气样本分别导入到大气污染物监测模块中的SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器中。各所述传感器分别处理得到的空气样本，得到所述空气样本中的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据。所述SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器处理空气样本的时间间隔均为1s。将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据传输存储至数据存储模块。
所述风参数测量模块是风速传感器与风向传感器的集成。风速传感器与风向传感器在飞行平台飞行时得到风参数数据，分别为风速数据与风向数据，并将风速数据与风向数据传输存储至数据存储模块。风速传感器与风向传感器得到风参数数据的时间间隔均为1s。
通过所述GPS定位模块得到飞行平台经纬度数据和高度数据，并将该经纬度数据和高度数据传输存储至数据存储模块。GPS定位模块得到经纬度数据、高度数据的时间间隔为1s。所述大气污染物监测模块、风参数测量模块、GPS定位模块开始工作后同步获取数据。
第二步：数据的传输：
通过所述数据存储模块将空气样本数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据的数据包通过数据发送模块的4G信号发送至地面控制与操作模块。
第三步：数据的整理：
地面控制与操作模块将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据，以及得到的风速数据、风向数据、经纬度数据和高度数据分类。
第四步：数据的前处理：
所述的数据的前处理是通过MATLAB软件绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图和风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据的流线图。
所述绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图的具体过程是：
ⅰ.将经度数据、纬度数据、污染物浓度数据分别输入至MATLAB软件；
ⅱ.利用linspace命令对经度数据和纬度数据进行等距离插值，分别生成经度数据矩阵和纬度数据矩阵；
ⅲ.利用griddata命令对污染物浓度数据进行插值，生成污染物浓度数据矩阵；
ⅳ.利用contour命令制作等值线图。
经过上述操作过程后分别得到SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3浓度在不同经纬度的浓度等值线图。
所述经度数据和纬度数据分别为各个监测位置的坐标。
所述绘制风速数据、风向数据、经纬度数据的流线图的具体过程是：
ⅰ.将风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据分别输入至MATLAB软件；
ⅱ.将风速数据和风向数据转化为风速矢量数据；
ⅲ.根据经纬度数据生成网格；
ⅳ.在网格中生成种子点；
ⅴ.根据streamline命令生成流线。
第五步：数据的后处理。
通过数据的后处理确定高浓度区域并确定污染源；
Ⅰ确定高浓度区域：
确定高浓度区域：通过公式(1)分别处理SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据、O3浓度数据中的最大值与最小值得到高浓度阈值T。
TIn＝(1-k)*MAXIn+k*MINIn (1)
其中：k：监测空域范围的系数，k为0.1≤k≤0.2。
I为污染物，n为各类污染物的分类，n＝1、2、3、4、5、6；其中I1为SO2，I2为NOx，I3为CO，I4为PM10，I5为PM2.5，I6为O3。
MAX为污染物浓度的最大值。
MIN为污染物浓度的最小值。
定义浓度大于等于所述高浓度阈值T的等值线图区域定义为高浓度区域，根据确定的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度阈值T分别在SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的浓度等值线图中确定高浓度区域。
通过显示装置显示所述SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度区域。
Ⅱ确定污染源：
通过MATLAB软件按常规方法分别得到所述SO2高浓度区域、NOx高浓度区域、CO高浓度区域、PM10高浓度区域、PM2.5高浓度区域和O3高浓度区域的形心坐标分别为(xI1,yI1)、(xI2,yI2)、(xI3,yI3)、(xI4,yI4)、(xI5,yI5)和(xI6,yI6)。
通过公式(2)和(3)得到的各所述形心坐标(xIn,yIn)以及所述形心坐标处的高度HIn及风速矢量(uIn,vIn)得到各形心坐标的修正坐标(xIn′,yIn′)。
x′In＝xIn-m*uIn*HIn (2)
y′In＝yIn-m*vIn*HIn (3)
其中：x′In是修正后的各形心坐标的横坐标。y′In是修正后的各形心坐标的纵坐标。xIn是各高浓度区域形心的横坐标。yIn是各高浓度区域形心的纵坐标。m是修正系数。UIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量横轴分量。vIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量纵轴分量。HIn是各高浓度区域形心坐标位置飞行平台的飞行高度。
根据SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的形心修正坐标(xI1′,yI1′)、(xI2′,yI2′)、(xI3′,yI3′)、(xI4′,yI4′)、(xI5′,yI5′)和(xI6′,yI6′)得到所包围的区域，该区域即为污染源区域。
本发明能够实现监测大气污染物、得到污染源方位以及预测大气污染物的传播轨迹。
目前大部分大气污染监测系统只含有大气污染物监测模块，在飞行过程中从传感器获得大气污染物的数据，但是没有风参数测量模块，未将大气污染物数据与风参数数据结合起来，缺少风参数数据的修正，会限制解算出来的污染源方位精度。因此使用这种基于固定翼无人机的大气污染监测系统及数据处理方法一方面可以显示大气污染物数据、风参数数据等，另一方面使得到的污染源方位更加精准，此外，此系统还具有预测大气污染物传播轨迹的功能。
附图说明
图1是本发明的结构框图；
图2是本发明的系统信号传递示意图；
图3是本发明的结构示意图；
图4是本发明的等值线图。
图中：1.飞行平台；2.空气样本采集模块；3.空气导管；4.大气污染物监测模块；5.风参数测量模块；6.GPS定位模块；7.数据存储模块；8.数据发送模块；9.地面控制与操作模块；10.数据处理与显示模块；11.飞行控制模块；12.计算软件；13.显示装置。
具体实施方式
本实施例是一种基于固定翼无人机的大气污染监测系统，包括飞行平台1、空气样本采集模块2、空气导管3、大气污染物监测模块4、风参数测量模块5、GPS定位模块6、数据存储模块7、数据发送模块8、地面控制与操作模块9、数据处理与显示模块10。其中：飞行平台1中包括飞行控制模块11；数据处理与显示模块10包括计算软件12和显示装置13。空气样本采集模块2及大气污染物监测模块4安装在飞行平台1的机头内部；地面控制与操作模块9、数据处理与显示模块10设置在地面。大气污染物监测模块4的信号输出端、风参数测量模块5的信号输出端、GPS定位模块6的信号输出端分别通过数据线与数据存储模块7的各信号输入端连接；GPS定位模块6的信号输出端通过数据线与飞行控制模块11的信号输入端相连；数据存储模块7的信号输出端与数据发送模块8的信号输入端通过数据线相连；飞行控制模块11的信号输入端与数据发送模块7的信号输出端通过数据线相连；地面控制与操作模块9通过4G信号与数据发送模块8相连；数据处理与显示模块10和地面控制与操作模块9之间通过数据线相连。
所述空气样本采集模块2采用现有技术，位于飞行平台1的机头内部，并将所述空气导管3的一端与该空气样本采集模块2的进气口相连；所述空气导管的另一端伸出飞行平台1机头。所述空气样本采集模块2在大气中采集空气样本，并将采集到的空气样本传送至大气污染物监测模块4，通过该大气污染物监测模块4监测该空气样本中的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3浓度。将获得的大气污染物浓度数据传输至数据存储模块7；通过数据发送模块8将监测到的大气污染物浓度数据传送至地面控制与操作模块9，继而传输至数据处理与显示模块10。
所述大气污染物监测模4块为现有技术，包括SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器。
所述风参数测量模块5对风向及风速进行测量，以获取风参数数据，其中风参数数据包括风速数据、风向数据。将得到的风参数数据保存至数据存储模块7中，并通过数据发送模块8将该风参数数据传输至地面控制与操作模块9，再传输至数据处理与显示模块10。
GPS定位模块6用于收集飞行平台1的经纬度数据、高度数据。将获得的该飞行平台1的经纬度数据、高度数据存储至数据存储模块7并将所述经纬度数据、高度数据传输给数据发送模块8。通过数据发送模块8的4G信号将所述经纬度数据、高度数据传送至地面控制与操作模块9，再传送至数据处理与显示模块10。
其中地面控制与操作模块9的作用是传递大气污染物浓度数据、风参数数据、经纬度数据、高度数据及生成与发送飞行平台1的飞行路径指令；数据处理与显示模块10的作用是处理大气污染物浓度数据、风参数数据、经纬度数据、高度数据，得到污染源方位数据。
数据处理与显示模块10通过计算软件12处理大气污染物浓度数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据，得到污染源方位数据，并将该污染源方位数据传输至地面控制与操作系统9。地面控制与操作模块9处理污染源方位数据，生成飞行平台1飞行路径指令，并将该飞行路径指令通过数据发送模块8发送至飞行控制模块11；飞行控制模块11控制飞行平台1按照飞行路径指令飞往污染源方位进而确定污染源的确定位置。
本实施例还提出了一种该基于固定翼无人机的大气污染监测系统的数据处理方法，具体过程是：
第一步：数据的收集：
空气样本采集模块2通过空气导管3收集到空气样本，将空气样本分别导入到大气污染物监测模块4中的SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器中。各所述传感器分别处理得到的空气样本，得到所述空气样本中的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据。所述SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器处理空气样本的时间间隔均为1s。将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据传输存储至数据存储模块7。
所述风参数测量模块5是风速传感器与风向传感器的集成。风速传感器与风向传感器在飞行平台1飞行时得到风参数数据，分别为风速数据与风向数据，并将风速数据与风向数据传输存储至数据存储模块7。风速传感器与风向传感器得到风参数数据的时间间隔均为1s。
通过所述GPS定位模块6得到飞行平台1经纬度数据和高度数据，并将该经纬度数据和高度数据传输存储至数据存储模块7。GPS定位模6块得到经纬度数据、高度数据的时间间隔为1s。所述大气污染物监测模块4、风参数测量模块5、GPS定位模块6开始工作后同步获取数据。
第二步：数据的传输：
通过所述数据存储模块7将空气样本数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据的数据包通过数据发送模块8的4G信号发送至地面控制与操作模块9。
第三步：数据的整理：
地面控制与操作模块9将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据，以及得到的风速数据、风向数据、经纬度数据和高度数据分类。
第四步：数据的前处理：
所述的数据的前处理是通过MATLAB软件绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图和风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据的流线图。
Ⅰ绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图：通过MATLAB软件按常规方法，对得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据、O3浓度数据、经度数据和纬度数据分别进行以下步骤的操作：
1.将经度数据、纬度数据、污染物浓度数据分别输入至MATLAB软件；
2.利用linspace命令对经度数据和纬度数据进行等距离插值，分别生成经度数据矩阵和纬度数据矩阵；
3.利用griddata命令对污染物浓度数据进行插值，生成污染物浓度数据矩阵；
4.利用contour命令进行等值线图制作。
经过上述操作过程后分别得到SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的在不同经纬度的浓度等值线图。
所述经度数据和纬度数据分别为各个监测位置的坐标。
所述绘制浓度等值线图的方法为现有技术。
Ⅱ绘制风速数据、风向数据、经纬度数据的流线图：通过MATLAB软件按常规方法，绘制风速数据、风向数据、经纬度数据的流线图。所述绘制流线图的具体步骤包括：
1.将风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据分别输入至MATLAB软件；
2.将风速数据和风向数据转化为风速矢量数据；
3.根据经纬度数据生成网格；
4.在网格中生成种子点；
5.根据streamline命令生成流线。
所述绘制流线图的方法为现有技术。
通过显示装置显示绘制的的浓度等值线图及流线图。
第五步：数据的后处理。
Ⅰ确定高浓度区域：
确定高浓度区域：通过公式(1)分别处理SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据、O3浓度数据中的最大值与最小值得到高浓度阈值T。
TIn＝(1-k)*MAXIn+k*MINIn (1)
其中：k：监测空域范围的系数，k为0.1≤k≤0.2。
I为污染物，n为各类污染物的分类，n＝1、2、3、4、5、6；其中I1为SO2，I2为NOx，I3为CO，I4为PM10，I5为PM2.5，I6为O3。
MAX为污染物浓度的最大值。
MIN为污染物浓度的最小值。
定义浓度大于等于所述高浓度阈值T的等值线图区域定义为高浓度区域，根据确定的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度阈值T分别在SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的浓度等值线图中确定高浓度区域。
通过显示装置13显示所述SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度区域。
Ⅱ确定污染源：
通过MATLAB软件按常规方法分别得到所述SO2高浓度区域、NOx高浓度区域、CO高浓度区域、PM10高浓度区域、PM2.5高浓度区域和O3高浓度区域的形心坐标分别为(xI1,yI1)、(xI2,yI2)、(xI3,yI3)、(xI4,yI4)、(xI5,yI5)和(xI6,yI6)。
通过公式(2)和(3)得到的各所述形心坐标(xIn,yIn)以及所述形心坐标处的高度HIn及风速矢量(uIn,vIn)得到各形心坐标的修正坐标(xIn′,yIn′)。
x′In＝xIn-m*uIn*HIn (2)
y′In＝yIn-m*vIn*HIn (3)
其中：
x′In是修正后的各形心坐标的横坐标。
y′In是修正后的各形心坐标的纵坐标。
xIn是各高浓度区域形心的横坐标。
yIn是各高浓度区域形心的纵坐标。
m是修正系数。
UIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量横轴分量。
vIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量纵轴分量。
HIn是各高浓度区域形心坐标位置飞行平台的飞行高度。
根据SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的形心修正坐标(xI1′,yI1′)、(xI2′,yI2′)、(xI3′,yI3′)、(xI4′,yI4′)、(xI5′,yI5′)和(xI6′,yI6′)得到所包围的区域，该区域即为污染源区域。
通过显示装置13显示所述污染源区域。
本实施例中，飞行平台1携带大气污染物监测模块4以及风参数测量模块5对大气污染监测区域进行污染物浓度测量及风参数测量，成本低、结构简单、操作方便；将大气污染物数据与风参数数据相结合，使得到的污染源方位更精确、更有说服力；将风参数数据与经纬度数据生成的流线图显示出来，可以直接观测到大气污染物移动轨迹与流线图的关系，并且根据流线图可以预测大气污染物一段时间内的移动轨迹。

Claims (8)

1.一种基于固定翼无人机的大气污染监测系统，其特征在于，包括飞行平台、空气样本采集模块、空气导管、大气污染物检测模块、风参数测量模块、GPS定位模块、数据存储模块、数据发送模块、地面控制与操作模块、数据处理与显示模块；其中：
飞行平台中包括飞行控制模块；数据处理与显示模块包括计算软件和显示装置；空气样本采集模块及大气污染物检测模块安装在飞行平台的机头内部；地面控制与操作模块、数据处理与显示模块设置在地面；大气污染物检测模块的信号输出端、风参数测量模块的信号输出端、GPS定位模块的信号输出端分别通过数据线与数据存储模块的各信号输入端连接；GPS定位模块的信号输出端通过数据线与飞行控制模块的信号输入端相连；数据存储模块的信号输出端与数据发送模块的信号输入端通过数据线相连；飞行控制模块的信号输入端与数据发送模块的信号输出端通过数据线相连；地面控制与操作模块通过4G信号与数据发送模块相连；数据处理与显示模块和地面控制与操作模块之间通过数据线相连。
2.如权利要求1所述基于固定翼无人机的大气污染监测系统，其特征在于，所述空气样本采集模块位于飞行平台的机头内部，并将所述空气导管的一端与该空气样本采集模块的进气口相连；所述空气导管的另一端伸出飞行平台机头；所述空气样本采集模块在大气中采集空气样本，并将采集到的空气样本传送至大气污染物检测模块，通过该大气污染物检测模块检测该空气样本中的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3浓度；将获得的大气污染物浓度数据传输至数据存储模块；通过数据发送模块将检测到的大气污染物浓度数据传送至地面控制与操作模块，继而传输至数据处理与显示模块。
3.如权利要求1所述基于固定翼无人机的大气污染监测系统，其特征在于，所述风参数测量模块对风向及风速进行测量，以获取风参数数据；所述风参数数据包括风速数据、风向数据；将得到的风参数数据保存至数据存储模块中，并通过数据发送模块将该风参数数据传输至地面控制与操作模块，再传输至数据处理与显示模块。
4.如权利要求1所述基于固定翼无人机的大气污染监测系统，其特征在于，通过GPS定位模块将获得的该飞行平台的经纬度数据、高度数据存储至数据存储模块并将所述经纬度数据、高度数据传输给数据发送模块；通过数据发送模块的4G信号将所述经纬度数据、高度数据传送至地面控制与操作模块，再传送至数据处理与显示模块。
5.如权利要求1所述基于固定翼无人机的大气污染监测系统，其特征在于，数据处理与显示模块对得到的大气污染物浓度数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据进行处理，得到污染源方位数据，并将该污染源方位数据传输至地面控制与操作系统；地面控制与操作模块处理污染源方位数据，生成飞行平台飞行路径指令，并将该飞行路径指令通过数据发送模块发送至飞行控制模块；飞行控制模块控制飞行平台按照飞行路径指令飞往污染源方位进而确定污染源的确定位置。
6.一种基于权利要求1所述固定翼无人机的大气污染监测系统的数据处理方法，其特征在于，具体过程是：
第一步：数据的收集：
空气样本采集模块通过空气导管收集空气样本；将空气样本分别导入到大气污染物检测模块中的SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器中；各所述传感器分别处理得到的空气样本，得到所述空气样本中的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据；所述SO2传感器、NOx传感器、CO传感器、PM10传感器、PM2.5传感器和O3传感器处理空气样本的时间间隔均为1s；将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据传输存储至数据存储模块；所述风参数测量模块是风速传感器与风向传感器的集成；风速传感器与风向传感器在飞行平台飞行时得到风参数数据，分别为风速数据与风向数据，并将风速数据与风向数据传输存储至数据存储模块；风速传感器与风向传感器得到风参数数据的时间间隔均为1s；
通过所述GPS定位模块得到飞行平台经纬度数据和高度数据，并将该经纬度数据和高度数据传输存储至数据存储模块；GPS定位模块得到经纬度数据、高度数据的时间间隔为1s；所述大气污染物检测模块、风参数测量模块、GPS定位模块开始工作后同步获取数据；
第二步：数据的传输：
通过所述数据存储模块将空气样本数据、风参数数据、经纬度数据及高度数据的数据包通过数据发送模块的4G信号发送至地面控制与操作模块；
第三步：数据的整理：
地面控制与操作模块将得到的SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据和O3浓度数据，以及得到的风速数据、风向数据、经纬度数据和高度数据分类；
第四步：数据的前处理：
所述的数据的前处理是通过MATLAB软件绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图和风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据的流线图；
第五步：数据的后处理；
通过数据的后处理确定高浓度区域并确定污染源；
Ⅰ确定高浓度区域：
确定高浓度区域：通过公式(1)分别处理SO2浓度数据、NOx浓度数据、CO浓度数据、PM10浓度数据、PM2.5浓度数据、O3浓度数据中的最大值与最小值得到高浓度阈值T；
TIn＝(1-k)*MAXIn+k*MINIn (1)
其中：k：监测空域范围的系数，k为0.1≤k≤0.2；
I为污染物，n为各类污染物的分类，n＝1、2、3、4、5、6；其中I1为SO2，I2为NOx，I3为CO，I4为PM10，I5为PM2.5，I6为O3；
MAX为污染物浓度的最大值；
MIN为污染物浓度的最小值；
定义浓度大于等于所述高浓度阈值T的等值线图区域定义为高浓度区域，根据确定的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度阈值T分别在SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的浓度等值线图中确定高浓度区域；
通过显示装置显示所述SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的高浓度区域；
Ⅱ确定污染源：
通过MATLAB软件按常规方法分别得到所述SO2高浓度区域、NOx高浓度区域、CO高浓度区域、PM10高浓度区域、PM2.5高浓度区域和O3高浓度区域的形心坐标分别为(xI1,yI1)、(xI2,yI2)、(xI3,yI3)、(xI4,yI4)、(xI5,yI5)和(xI6,yI6)；
通过公式(2)和(3)得到的各所述形心坐标(xIn,yIn)以及所述形心坐标处的高度HIn及风速矢量(uIn,vIn)得到各形心坐标的修正坐标(xIn′,yIn′)；
x′In＝xIn-m*uIn*HIn (2)
y′In＝yIn-m*vIn*H In (3)
其中：x′In是修正后的各形心坐标的横坐标；y′In是修正后的各形心坐标的纵坐标；xIn是各高浓度区域形心的横坐标；yIn是各高浓度区域形心的纵坐标；m是修正系数；UIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量横轴分量；
vIn是各高浓度区域形心坐标位置风速矢量纵轴分量；HIn是各高浓度区域形心坐标位置飞行平台的飞行高度；
根据SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和O3的形心修正坐标(xI1′,yI1′)、(xI2′,yI2′)、(xI3′,yI3′)、(xI4′,yI4′)、(xI5′,yI5′)和(xI6′,yI6′)得到所包围的区域，该区域即为污染源区域。
7.如权利要求1所述固定翼无人机的大气污染监测系统的数据处理方法，其特征在于，第四步中所述绘制SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的浓度等值线图的具体过程是：
ⅰ.将经度数据、纬度数据、污染物浓度数据分别输入至MATLAB软件；
ⅱ.利用linspace命令对经度数据和纬度数据进行等距离插值，分别生成经度数据矩阵和纬度数据矩阵；
ⅲ.利用griddata命令对污染物浓度数据进行插值，生成污染物浓度数据矩阵；
ⅳ.利用contour命令进行等值线图制作；
经过所述步骤后分别得到SO2浓度、NOx浓度、CO浓度、PM10浓度、PM2.5浓度和O3的在不同经纬度的浓度等值线图；
所述经度数据和纬度数据分别为各个监测位置的坐标。
8.如权利要求1所述固定翼无人机的大气污染监测系统的数据处理方法，其特征在于，第四步中所述绘制风速数据、风向数据、经纬度数据的流线图的具体过程是：
ⅰ.将风速数据、风向数据、经度数据和纬度数据分别输入至MATLAB软件；
ⅱ.将风速数据和风向数据转化为风速矢量数据；
ⅲ.根据经纬度数据生成网格；
ⅳ.在网格中生成种子点；
ⅴ.根据streamline命令生成流线。
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