一种饮用水源的智能监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种饮用水源的智能监测方法及装置，该方法通过根据水域的类型及位置将水域进行子水域划分，能够提高水域的划分精准性，并基于精准划分后的水域生成智能飞行设备的设备控制参数，能够提高设备控制参数的生成精准性，以及基于精准生成的设备控制参数控制智能飞行设备采集划分后每个子水域的高光谱信息，能够提高每个子水域的高光谱信息的采集精准性，并对其进行高光谱反演分析，得到每个子水域的污染物类型及浓度的分析情况，最后综合每个子水域污染物的分析情况分析整个水域的污染物情况，能够提高整个水域污染物的分析精准性及效率，实现了对水域的智能化监测，提高了水域数据的分析精准性，从而提供精准的水源治理决策依据。源治理决策依据。源治理决策依据。

【技术实现步骤摘要】
一种饮用水源的智能监测方法及装置


[0001]本专利技术涉及水源监控
，尤其涉及一种饮用水源的智能监测方法及装置。

技术介绍

[0002]水是生命之源，饮用水源的安全关系到人们的身体健康和社会经济的稳定发展。
[0003]目前，对于饮用水源的监管方法一般是通过采集待监管水域的样品水，并基于传统的水质模型进行分析，得到水域的水质情况。然而，实践发现，由于水域中的水具有流动性且水域面积一般比较大，通过采集水域样品水并基于传统水质模型进行水质情况分析的方式无法实现准确分析水域的水质情况。因此，提出一种如何提高水源的水质情况的分析准确性，从而为相关部门提供精准的水源治理决策依据的技术方案显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种饮用水源的智能监测方法及装置，能够对水域进行高光谱反演分析，实现了对水域的智能化监测，提高了水域数据的分析精准性，从而为相关部门提供精准的决策依据。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种饮用水源的智能监测方法，所述方法包括：采集待测水质的水域的数据，所述水域的数据包括所述水域的水域类型、所述水域的水域位置；根据采集到的所述水域的数据，将所述水域划分为多个子水域，并为每个所述子水域设置标识信息；根据划分出的每个所述子水域的数据及该子水域的标识信息，生成用于监测每个所述子水域的水质的智能飞行设备的设备控制参数，每个所述子水域对应的设备控制参数包括所述智能飞行设备的飞行控制参数及高光谱采集控制参数；根据每个所述子水域对应的设备控制参数，控制所述智能飞行设备采集每个所述子水域的信息，每个所述子水域的信息包括该子水域的高光谱信息；分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，每个所述子水域的每种所述污染物的信息包括该污染物的浓度及污染物的类型；并根据每个所述子水域的所有所述污染物的信息，确定所述水域的水质情况。
[0006]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，每个所述子水域包含多个信息采样点，每个所述子水域的高光谱信息包括每个所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱信息；其中，所述分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，包括：针对任一所述子水域：分析所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱信息，得到每个所述信息采样点
的高光谱特征值，并确定所述子水域中每个所述信息采样点与所述智能飞行设备之间的采样高度及采集每个所述信息采样点的高光谱信息时的环境信息；分析每个所述信息采样点对应的环境信息，对每个所述信息采样点的高光谱信息的采集影响，并根据所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱特征值、采样高度及采集影响，确定所述子水域中每个所述信息采样点污染物的信息，以及根据所述子水域中每个所述信息采样点污染物的信息，确定每个所述子水域的所有污染物的信息。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述水域的水质情况的计算公式如下：式中，P用于表示所述水域的水质情况；P
i
用于表示第i个所述子水域的所有污染物的信息； q
i2
用于表示第i个所述子水域的所有信息采集点对应的平均高度对其污染物的信息的第一修正系数；a
i
用于表示第i个所述子水域中所有信息采集点对应的平均采集影响对其污染物的信息的第二修正系数；K
i
用于表示第i个所述子水域的采样点线性系数，每个所述子水域对应的采样点线性系数由该子水域在所述水域中的位置确定，且所有所述子水域对应的采样点线性系数之和等于1；W
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点的污染系数；P
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点的高光谱特征值；U
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点产生的随机误差；N用于表示所有所述子水域的总数量；T用于表示每个所述子水域的所有所述信息采样点的总数量。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，每个所述子水域的信息还包括该子水域的排污信息，每个所述子水域的排污信息包括排污口的信息及污染物排放信息，每个所述子水域排污口的信息包括所述排污口的位置、所述排污口的大小及所述排污口对应的类型，每个所述子水域的污染物排放信息包括污染物排污流量、污染物排污浓度及污染物排污方向；所述方法还包括：根据每个所述子水域的排污信息中的所述污染物排污流量、所述污染物排污浓度及所述污染物排污方向，计算每个所述子水域的污染负荷，并将每个所述子水域的排污信息的污染负荷及该子水域的高光谱信息进行关联，得到每个所述子水域的关联信息；其中，所述分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，包括：分析每个所述子水域的高光谱信息、该子水域的排污信息及该子水域的关联信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：针对任一所述子水域，根据所述子水域排污口的位置及该子水域的相邻子水域中靠近该子水域的截断面所在位置，计算该排污口与该相邻子水域的该截断面之间的距离值，每个所述截断面用于间隔左右相邻两个所述子水域；根据每个所述子水域的排污口对应的距离值，判断所有所述子水域中是否存在所述排污口对应的距离值小于等于预设距离值的目标子水域；
当判断出存在时，从所有所述子水域中筛选出所有所述目标子水域，并基于每个所述目标子水域的排污信息及该目标子水域排污口对应的距离值，修正距离每个所述目标子水域排污口更近的相邻子水域的所有污染物的信息，并执行所述的根据每个所述子水域的所有所述污染物的信息，确定所述水域的水质情况的操作。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：采集每个所述目标子水域的水流信息，每个所述目标子水域的水流信息包括水流速度及水流方向；根据每个所述目标子水域排污口的污染物排放信息、该目标子水域的水流信息及该目标子水域的排污口对应的距离值，确定在单位时间内每个所述目标子水域排污口的污染物流入其相邻子水域的流入信息，每个所述目标子水域对应的流入信息包括流入量、流入类型及流入面积；其中，所述基于每个所述目标子水域的排污信息及该目标子水域排污口对应的距离值，修正距离每个所述目标子水域排污口更近的相邻子水域的所有污染物的信息，包括：基于每个所述目标子水域的排污信息、该目标子水域排污口对应的距离值及该目标子水域对应的流入信息，修正距离每个所述目标子水域排污口更近的相邻子水域的所有污染物的信息。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述智能飞行设备的设备控制参数还包括所述智能飞行设备的摄像器参数；所述方法还包括：在采集所述子水域的信息的过程中，判断采集到的所述子水域的信息是否满足预先确定出的信息质量要求，当判断出不满足时，计算采集到的所述子水域的信息与所述信息质量要求之间的信息差，并采集所述智能飞行设备当前所在飞行位置对应的数据采集范围的信息，所述数据采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种饮用水源的智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待测水质的水域的数据，所述水域的数据包括所述水域的水域类型、所述水域的水域位置；根据采集到的所述水域的数据，将所述水域划分为多个子水域，并为每个所述子水域设置标识信息；根据划分出的每个所述子水域的数据及该子水域的标识信息，生成用于监测每个所述子水域的水质的智能飞行设备的设备控制参数，每个所述子水域对应的设备控制参数包括所述智能飞行设备的飞行控制参数及高光谱采集控制参数；根据每个所述子水域对应的设备控制参数，控制所述智能飞行设备采集每个所述子水域的信息，每个所述子水域的信息包括该子水域的高光谱信息；分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，每个所述子水域的每种所述污染物的信息包括该污染物的浓度及污染物的类型；并根据每个所述子水域的所有所述污染物的信息，确定所述水域的水质情况。2.根据权利要求1所述的饮用水源的智能监测方法，其特征在于，每个所述子水域包含多个信息采样点，每个所述子水域的高光谱信息包括每个所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱信息；其中，所述分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，包括：针对任一所述子水域：分析所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱信息，得到每个所述信息采样点的高光谱特征值，并确定所述子水域中每个所述信息采样点与所述智能飞行设备之间的采样高度及采集每个所述信息采样点的高光谱信息时的环境信息；分析每个所述信息采样点对应的环境信息，对每个所述信息采样点的高光谱信息的采集影响，并根据所述子水域中每个所述信息采样点的高光谱特征值、采样高度及采集影响，确定所述子水域中每个所述信息采样点污染物的信息，以及根据所述子水域中每个所述信息采样点污染物的信息，确定每个所述子水域的所有污染物的信息。3.根据权利要求1或2所述的饮用水源的智能监测方法，其特征在于，所述水域的水质情况的计算公式如下：式中，P用于表示所述水域的水质情况；P
i
用于表示第i个所述子水域的所有污染物的信息；q
i2
用于表示第i个所述子水域的所有信息采集点对应的平均高度对其污染物的信息的第一修正系数；a
i
用于表示第i个所述子水域中所有信息采集点对应的平均采集影响对其污染物的信息的第二修正系数；K
i
用于表示第i个所述子水域的采样点线性系数，每个所述子水域对应的采样点线性系数由该子水域在所述水域中的位置确定，且所有所述子水域对应的采样点线性系数之和等于1；W
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点的污染系数；P
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点的高光谱特征值；U
it
用于表示第i个所述子水域中第t个信息采样点产生的随机误差；N用于表示所有所述子水域的总数量；T
用于表示每个所述子水域的所有所述信息采样点的总数量。4.根据权利要求1或2所述的饮用水源的智能监测方法，其特征在于，每个所述子水域的信息还包括该子水域的排污信息，每个所述子水域的排污信息包括排污口的信息及污染物排放信息，每个所述子水域排污口的信息包括所述排污口的位置、所述排污口的大小及所述排污口对应的类型，每个所述子水域的污染物排放信息包括污染物排污流量、污染物排污浓度及污染物排污方向；所述方法还包括：根据每个所述子水域的排污信息中的所述污染物排污流量、所述污染物排污浓度及所述污染物排污方向，计算每个所述子水域的污染负荷，并将每个所述子水域的排污信息的污染负荷及该子水域的高光谱信息进行关联，得到每个所述子水域的关联信息；其中，所述分析每个所述子水域的高光谱信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息，包括：分析每个所述子水域的高光谱信息、该子水域的排污信息及该子水域的关联信息，得到每个所述子水域的所有污染物的信息。5.根据权利要求4所述的饮用水源的智能监测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王少波，高龙华，朱华钫，张舒，吴浩东，郑宇阳，袁皖华，孙晓丽，
申请(专利权)人：水利部珠江水利委员会水文局，
类型：发明
国别省市：