[发明专利]一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于包括如下步骤：

数据采集步骤：终端设备采集初始数据，上传控制中心；

模型提取步骤：控制中心获取各个点的数据后，查询历史合理数据范围，对逐个数据进行判断是否为合理数据，如果否，丢弃数据，如果是，对当前数据做数量级标准化处理；

模型匹配步骤：对处理后的数据与历史数据进行距离计算，得出与当前数据空间距离最近的模型，确认单个数据对应的结果；

结果判定步骤：如果多个连续的终端设备数据结果均为赤潮，则认定当前发生赤潮，并报警。

2.根据权利要求1所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：还包括确认更新数据库步骤：赤潮处理人员在现场检测后记录赤潮实际情况，并对数据库进行更新，对非合理数据的终端设备进行维护。

3.根据权利要求1或2所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在数据采集步骤中，所述终端设备采集的数据包括气温、光照强度、单位时间降水量、水中含氧量。

4.根据权利要求3所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在模型提取步骤中，所述数量级标准化处理的公式为：

其中，d₁、d₂、d₃、d₄分别为采集的气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据，D₁、D₂、D₃、D₄分别为d₁、d₂、d₃、d₄数量级标准化处理后的数据，[d_1min,d_1max],[d_2min,d_2max],[d_3min,d_3max],[d_4min,d_4max]分别为数据库中各项数据的范围。

5.根据权利要求4所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在模型匹配步骤中，采用加权欧几里得计算距离Dis，计算公式为：

其中，{D₁’,D₂’,D₃’,D₄’}为数据库中选用点的数据，{W₁，W₂，W₃，W₄}为气温、降水量、光照强度、水中含氧量数据在评判结果中的权重倒数。

6.根据权利要求4所述的基于LoRa的近海赤潮实时监控方法，其特征在于：在赤潮监控中，水中含氧量指标最重要，光照次之，气温、降水量最次，因此，{W₁，W₂，W₃，W₄}设置为{1,1,0.5,0.25}。

7.一种实现权利要求1-6任一项基于LoRa的近海赤潮实时监控方法的系统，其特征在于：包括终端设备，设有LoRa通信模块，用于采集关于所述近海赤潮相关数据；LoRa网关：用于与终端设备通信，并将终端设备采集的数据上传至控制中心；控制中心：用于获取LoRa网关上传的数据，并对数据进行处理，实时监控近海赤潮。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：在需要监控的近海海域，间隔固定距离设置带有终端设备的浮标点阵，通过LoRa网关实时向控制中心传送每个终端设备采集到的数据。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述终端设备上设有温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器和水中含氧量传感器，其中，所述温度传感器、光照强度传感器、降水量传感器设置在水面上方，水中含氧量传感器设置在LoRa通信模块下方并设置在海水中。