[实用新型]基于无人机的蓝藻监测预警系统有效

专利信息
申请号: 201720344329.9 申请日: 2017-04-05
公开(公告)号: CN206741670U 公开(公告)日: 2017-12-12
发明(设计)人: 张广峰;李珊;霍本军;邢佳艺;刘静 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G08B21/12 分类号: G08B21/12;G06K9/00
代理公司: 南京理工大学专利中心32203 代理人: 吴茂杰
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 无人机 蓝藻 监测 预警系统
【说明书】:

技术领域

本实用新型属于水生植被监测、预警技术领域,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系统。

背景技术

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,进行实时空中图像和数据传播,然后依靠数据来执行分析广东近海的海洋执法监察、环境监测、环境保护等任务。中科院上海技术物理研究所设计了无人机载小型多光谱成像仪,使其搭载在无人机SE-1(海洋探索1号)平台,成为一种灵活机动的海洋监测工具,用于海洋污染、赤潮发现、原油泄漏等重大事件的监测。

但是,现有基于无人机的水污染监测对快速生长的水生植被的污染情况均采用光学或红外手段。这种方式由于光学传感器的高分辨率,在晴朗的白昼精度较高,但是在黑夜、阴雨天、雾霾天气,其监测精度则大幅下降,难以满足对快速生长的水生植被实时监测的需求。

总之,现有技术存在的问题是:对快速生长的水生植被蓝藻的监测预警易受天时天候影响,监测精度低。

发明内容

本实用新型的目的在于提供一种基于无人机的蓝藻监测预警系统,能够进行全天时、全天候工作,且具有较高的监测精度。

实现本实用新型目的的技术解决方案为:

一种基于无人机的蓝藻监测预警系统,包括:

无人机监测平台,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,用于控制无人机监测平台的工作状态,确定污染水域,提取图像特征,生成蓝藻污染预警;

所述地面控制台与无人机监测平台通过远程无线网络信号连接。

本实用新型与现有技术相比,其显著优点为:

1、蓝藻监测预警不受天时天候影响:无源毫米波穿透能力强,本实用新型采用3mm辐射成像,不受天气和时段的影响,能全天时、全天候监测蓝藻的情况;

2、监测精度高:本实用新型采用全面普查与定点监测相结合的方式,不但效率高,而且精度也高;采用“遗传算法”对毫米波辐射图像进行处理,使图像更为精确,进一步提高监测精度;

下面结合附图和具体实施方式对本实用新型作进一步的详细描述。

附图说明

图1为本实用新型基于无人机的蓝藻监测预警系统的结构示意图。

图2为基于无人机的蓝藻监测预警方法的流程图。

图中,1无人机监测平台,2地面控制台,

11无人机,12定位模块,13光学摄影模块,14副面旋转天线,15 3mm辐射计,16数据采集器,17据存储模块,18空中无线传输模块,

21飞行控制模块,22图像处理模块,23数据处理模块,24成像显示模块,25地面无线传输模块,26污染预警模块。

具体实施方式

如图1所示,本实用新型基于无人机的蓝藻监测预警系统,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,确定污染水域,提取图像特征,生成蓝藻污染预警;

所述地面控制台2与无人机监测平台1通过远程无线网络信号连接。

如图2所示,所述无人机监测平台1包括:

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