The invention discloses a method and system for cyanobacteria monitoring and early warning method based on UAV; the method comprises the following steps: (10) water monitoring survey: collecting data and location information of cyanobacteria along the millimeter wave radiation; (20) pollution area imaging: focus on the conical scanning radiation image photographing optical image; image feature extraction (30) the radiation image processing, optical image and contrast analysis, real-time monitoring; (40) cyanobacteria pollution warning: confirm the blue-green algae pollution warning generation. The system includes a remote wireless network signal connection of the UAV monitoring platform (1) and ground control (2), (1) UAV monitoring platform for monitoring, survey and census designated waters real-time monitoring; ground control (2) control of UAV monitoring platform (1), to determine the polluted waters, the extraction of image features, generating cyanobacteria pollution warning. The invention relates to a blue-green algae monitoring and early warning method and system, which works all day and all-weather and has high monitoring accuracy.
【技术实现步骤摘要】
基于无人机的蓝藻监测预警方法及系统
本专利技术属于水生植被监测、预警
,特别是一种全天时、全天候、监测精度高的基于无人机的蓝藻监测预警方法及实现该方法的监测预警系统。
技术介绍
以湖泊、江、河作为一个整体的监测网对水质进行实时监测,是预防违法、违规排放污水、及时治理水污染,也是及时预警和抑制蓝藻等快速生长的水生植物的有效方式之一。各地区湖泊由于蓝藻的大量繁殖造成水质污染的事件频发,因此监测和预警蓝藻的过度繁殖具有对维护湖泊周围的生态平衡具有重大意义。在蓝藻频发地现场设立测试点是最原始的监测方法,但是由于是人工监测为主,往往不够及时和准确。另外,卫星遥感技术监测近年来也逐渐发展起来,利用卫星遥感技术监测蓝藻具有即时性和宏观性,但是卫星遥感技术的分辨率和精确性还有待提高,而且,如果遇到恶劣天气,由于可见光和红外线受到干扰,卫星遥感技术的准确度会大大降低。而本文所采用的毫米波遥感具有全天时全天候的性能,可以不受恶劣天气的影响,获取可见光与红外探测器不能获取的特殊信息。所以,对大面积区域水污染监测主要采用遥感监测和无人机监测方式。水污染遥感监测具有快速、宏观、实时的特点,其数据能直观反映水污染在区域上的分布情况,是对大面积水域的污染情况进行监测的有效途径。但其存在使用成本高、定点监测精度不够的问题。由于无人机具有起降占地小、对地形要求低、可在空中悬停定点观测等优点,近年来,基于无人机的水污染监测开始应用。如2012年,由华南理工大学按照中国海监广东省总队的要求研制的中国首架自主研发的海监无人直升机投入使用,主要搭载摄像头、照相机、微波等视频和图像采集传输设备 ...
【技术保护点】
一种基于无人机的蓝藻监测预警方法,其特征在于,包括如下步骤:(10)监测水域普查:无人机在监测水域上方沿设定路线飞行,采集沿途毫米波辐射数据及蓝藻位置信息,得到蓝藻辐射数据;(20)污染区域成像:根据蓝藻辐射数据及蓝藻位置信息,初步确定重点监测水域,使无人机在重点监测水域悬停,对该水域进行锥扫得到该水域的辐射图像,同时拍摄该水域的光学图像;(30)图像特征提取:对辐射图像进行处理,并与光学图像对比分析,确定蓝藻的分布范围、污染地点、污染程度,实现对水域的实时监测;(40)蓝藻污染预警:通过确认蓝藻的分布范围、污染地点、污染程度,当植被到达预警阀值时,生成蓝藻污染预警。
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的蓝藻监测预警方法,其特征在于,包括如下步骤:(10)监测水域普查:无人机在监测水域上方沿设定路线飞行,采集沿途毫米波辐射数据及蓝藻位置信息,得到蓝藻辐射数据;(20)污染区域成像:根据蓝藻辐射数据及蓝藻位置信息,初步确定重点监测水域,使无人机在重点监测水域悬停,对该水域进行锥扫得到该水域的辐射图像,同时拍摄该水域的光学图像;(30)图像特征提取:对辐射图像进行处理,并与光学图像对比分析,确定蓝藻的分布范围、污染地点、污染程度,实现对水域的实时监测;(40)蓝藻污染预警:通过确认蓝藻的分布范围、污染地点、污染程度,当植被到达预警阀值时,生成蓝藻污染预警。2.根据权利要求1所述的蓝藻监测预警方法,其特征在于:所述(10)监测水域普查步骤中,采用无人机搭载的3mm波段辐射计采集沿途毫米波辐射数据。3.根据权利要求1所述的蓝藻监测预警方法,其特征在于:所述(10)监测水域普查步骤中,蓝藻辐射数据由沿途辐射数据与先期建立的典型蓝藻毫米波辐射特性数据相比较而得到。4.根据权利要求1所述的蓝藻监测预警方法,其特征在于,所述(30)图像特征提取步骤包括:(31)辐射图像处理:采用遗传算法对毫米波辐射图像进行处理,得到最佳阈值,进行图像二值化,然后对图像进行特征提取,得到蓝藻的辐射数据。(32)图像对比分析:将得到的辐射数据与光学图像进行对比分析,得到蓝藻的分布范围、污染地点、污染程度。5.一种基于无人机的蓝藻监测预警系统,其特征在于,包括:无人机监测平台(1),用于对监测水域进行普查、定点详查和实时监测;地面控制台(2),用于控制无人机监测平台(1)的工作状态,...
【专利技术属性】
技术研发人员:张光锋,李珊,霍本军,邢佳艺,刘静,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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