利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法技术

本发明专利技术公开了一种利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法；其中方法包括：无人机根据自带的定位模块核对位置并停留在目标位置，并悬停在目标位置上方；根据当前目标位置的设定深度；先对目前所处的当前深度进行确认，随后将多参数水质传感器收放至设定深度；通过多参数水质传感器中的监测芯片，进行各种参数信息的采集；将参数信息结果通过LoRa模块转换成LoRa信号后，LoRa传输天线将信息传输到总站。本发明专利技术通过位于绳索上不同位置的液位传感器和算法反馈并控制传感器测量的深度，利用各深度传感器之间的交互可以清晰反应传感器监测的不同深度，从而准确对浑浊水情下各位置的不同数据进行记录。下各位置的不同数据进行记录。下各位置的不同数据进行记录。

【技术实现步骤摘要】
利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法


[0001]本专利技术属于利用特殊方法进行测量
，具体为一种利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法。

技术介绍

[0002]我国海水养殖业是以对虾养殖为代表的传统的海水池塘养殖方式，其特点是靠大换水、大量投饵、高密度和单一养殖品种；这样的养殖结果是使养殖海区富营养化，生物区系改变，赤潮频发，鱼贝病害逐年增多、加重、致使部分省份甚至绝产，养殖业损失惨重。
[0003]灾难的起因及其揭示的问题是：1、迄今海水养殖品种单一，池塘生态系过于简单，自动平衡能力低，因此池水易恶化，所以要靠换水和排水加以支持；2、完全依靠投饵取得产量，加以密养，高投饵，所以池水污染严重，构成了暴发虾病的基本原因，此外，排水对浅海的污染也极严重，又构成了暴发赤潮的基本原因。
[0004]而水质监测是指对水中的化学物质、悬浮物、底泥和水生态系统进行统一的定时或不定时的检测，监视和测定水体中污染物的种类，浓度及变化趋势，评价水质状况等工作。目的是准确、及时、全面地反映水质现状及发展趋势，为水环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。水质监测主要是检验水质指标是否符合水质标准。水质指标是描述水质量的参数，通常用水中杂质的种类，成分和数量来表示。水质指标项目繁多，因用途的不同而各异，其中有些水质指标从名称就可以看出具体的杂质成分，如汞、镉、砷、硝酸根、氰化物、DTT等。有些水质指标反映了着干杂质成分的共同影响结果，如碱度、硬度等。有些水质指标则是许多污染杂质的综合性指标，如浑浊度、生化需氧量、化学需氧量等等。
[0005]目前现有的水质监测指标可分为两大类：一类是反映水质状况的综合指标，如温度、色度、浊度、pH值、电导率、悬浮物、溶解氧化学需氧量和生物需氧量等；另一类是一些有毒物质，如酚、砷、铅、铭、镉、汞和有机农药等。水质监测范围十分广泛，包括未被污染和已受污染的天然水(江、河，湖，梅和地下水)及各种各样的工业排水等。水质监测可以通过化学法，电化学法，原子吸收分光光度法，离子色谱法，气相色谱等方法进行。其中，化学法在国内外水质常规监测中被普遍采用。
[0006]但目前所使用的水质监测主要存在以下问题：1、采样过程中的技术问题。在样品采集过程中，采样断面与采样点位的布设，样品采集频率与方法的确定，样品装置容器的选取与洗涤，样品采集后的预处理，样品保存与运输等技术。如果把握不当，都极容易出问题，对样品的代表性与完整性产生基础性的影响，例如在测定含油水域中，为测定水中乳化状态与溶解性油采样时，没有避开漂浮在水表面的油膜。2、实验室的环境条件问题。样品采集后要进入实验室分析，在实验室中，如果室内的温度，湿度，清洁度与采光等条件控制不好，或者出现振动、噪声以及辐射等特殊因素，都会对分析仪器的精确度产生影响，进而影响到最終的监测结果。3、分析仪器及试剂的问题。在分析仪器方面，如果仪器的测量范围不够大，灵敏性较低，在测量样品时，其测量准确度就会较低，误差较大。在试剂方面，如果使用的试剂纯度精度达不到要求时或所使用的纯水的纯度达不到要求时，都会导致配制的试剂
存在浓度误差。4、监测方法的问题。在水质监测方法选用方面，我们常因为没有根据待测物水域性质及所用仪器的类型选取恰当的方法，造成准确度与精密度的误差较大，且检出限也存在高低不匀现象。
[0007]特别是在在大范围监测中，传统的单点测量模式效率低下，对于人力物力需求较高，难以满足实际需要。随着近些年无人机倾斜摄影与三维激光扫描技术的快速发展与广泛应用，这个难题在一定程度上得到了解决，不过单项技术独立用于监测仍然存在一些不足。
[0008]针对海水和半咸水鱼类池塘因集约化养殖密度大、水面能见度低和水质控制难度大等导致的单点采样水质智能监测难的突出问题，本专利技术提出了一种利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法，集成多参数传感器用于感知海水池塘的水质信息，通过研究池塘布局选择不同监测点，使用浮标式水质监测系统实时准确定位并监测不同深度等海水池塘内的水质参数，提升养殖装备智能化水。

技术实现思路

[0009]针对
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提供了一种利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法，所述带绞盘无人机包括：无人机、绳索、浮标、传感器、基站、绞盘和服务器，其中基站设置于海水或半咸水鱼类池塘附近，基站与服务器相连，无人机下方设有绞盘，绞盘上缠绕有绳索，绳索的下端安装有多参数水质传感器，多参数水质传感器上方等间距设有至少两个浮标，在最下方浮标和下方第二浮漂上分别安装有第一液位传感器和第二液位传感器，均与相连的多参数水质传感器中的LoRa模块相连；多参数水质传感器上还安装有：第三液位传感器；
[0010]其特征在于，所述监测方法包括：
[0011]步骤1、将各组件集成到多参数水质传感器中，通过可视化上位机设置软件；将绞盘收回至接触到最上方的浮漂处；
[0012]步骤2、无人机根据自带的定位模块核对位置并停留在目标位置，并悬停在目标位置(采集点)上方；
[0013]步骤3、根据当前目标位置的设定深度；先对目前所处的当前深度进行确认，随后将多参数水质传感器收放至设定深度；
[0014]步骤4、通过多参数水质传感器中的监测芯片，进行各种参数信息的采集；
[0015]步骤5、将参数信息结果通过LoRa模块转换成LoRa信号后，LoRa传输天线将信息传输到总站，将检测的参数通过开放的接口上传到服务器的数据库中，达到手动设置好的停飞点工作目标之后进入步骤6；
[0016]步骤6、如预先设置采集进程的下一步为在该目标位置进行不同深度的采集，直接收放绞盘并返回步骤4继续采集进程；如果预先设置的下一步为在不同的目标位置进行不同深度的采集，返回步骤2；直至全部目标结束或需要召回无人机时，将无人机召回至维护点；手动选择悬停模式时，无人机维持高度并待机；
[0017]所述步骤3包括：
[0018]步骤301、无人机先进行基准高度核准，将绞盘放出，至第一液位传感器发出信号后绞盘停止并进入步骤302；
[0019]步骤302、监测30秒
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1分钟内的第一液位传感器和第三液位传感器传送出的信号并选出平均值作为第一核准深度，将第一核准深度和通过LoRa模块传送给服务器中的上位机并记录；
[0020]步骤303、无人机维持高度，绞盘继续放出，直至下方第二浮漂上的第二液位传感器没入水中传来信号后，监测30秒
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1分钟内的第二液位传感器和第三液位传感器传送出的信号并选出平均值作为第二核准深度，将第二核准深度和通过LoRa模块传送给服务器中的上位机并记录；
[0021]步骤304、无人机维持高度，将第一核准深度和第二核准深度两次返回的比对信号进行比较，确认无误后；计算设定深度与第二浮漂间的距离，计算绞盘的转动时间并将信号传送给无人机上的下位机，继续收放绞盘直至达到目标位置的设定深度，步骤3结束。
[0022]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用带绞盘无人机的空地一体化海水养殖水质监测方法，所述带绞盘无人机包括：无人机、绳索、浮标、传感器、基站、绞盘和服务器，其中基站设置于海水或半咸水鱼类池塘附近，基站与服务器相连，无人机下方设有绞盘，绞盘上缠绕有绳索，绳索的下端安装有多参数水质传感器，多参数水质传感器上方等间距设有至少两个浮标，在最下方浮标和下方第二浮漂上分别安装有第一液位传感器和第二液位传感器，均与相连的多参数水质传感器中的LoRa模块相连；多参数水质传感器上还安装有：第三液位传感器；其特征在于，所述监测方法包括：步骤1、将各组件集成到多参数水质传感器中，通过可视化上位机设置软件；将绞盘收回至接触到最上方的浮漂处；步骤2、无人机根据自带的定位模块核对位置并停留在目标位置，并悬停在目标位置上方；步骤3、根据当前目标位置的设定深度；先对目前所处的当前深度进行确认，随后将多参数水质传感器收放至设定深度；步骤4、通过多参数水质传感器中的监测芯片，进行各种参数信息的采集；步骤5、将参数信息结果通过LoRa模块转换成LoRa信号后，LoRa传输天线将信息传输到总站，将检测的参数通过开放的接口上传到服务器的数据库中，达到手动设置好的停飞点工作目标之后进入步骤6；步骤6、如预先设置采集进程的下一步为在该目标位置进行不同深度的采集，直接收放绞盘并返回步骤4继续采集进程；如果预先设置的下一步为在不同的目标位置进行不同深度的采集，返回步骤2；直至全部目标结束或需要召回无人机时，将无人机召回至维护点；手动选择悬停模式时，无人机维持高度并待机；所述步骤3包括：步骤301、无人机先进行基准高度核准，将绞盘放出，至第一液位传感器发出信号后绞盘停止并进入步骤302；步骤302、监测30秒
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1分钟内的第一液位传感器和第三液位传感器传送出的信号并选出平均值作为第一核准深度，将第一核准深度和通过LoRa模块传送给服务器中的上位机并记录；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振波，杨普，李蔚然，张涵钰，李一鸣，王泊宁，徐子毓，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：