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基于手機(jī)攝像頭傳感器實時監(jiān)測水體富養(yǎng)程度研究

2017-03-06 21:18劉婧文
電子技術(shù)與軟件工程 2017年1期
關(guān)鍵詞:葉綠素反演河流

劉婧文

河流水質(zhì)監(jiān)測由于水體面積小無法通過傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感方式反演,因此通常通過實地采樣,實驗室試分析樣本的方式進(jìn)行。然而實地采樣需要大量人力物力和資金,因此無法實施大規(guī)模,大區(qū)域,多時段的水質(zhì)監(jiān)測。為了克服這個水質(zhì)監(jiān)測工程上的難點,本文探討了使用手機(jī)攝像頭光譜信息反演水質(zhì)的可能性,并且設(shè)計,測試,完成了相應(yīng)的手機(jī)app(手機(jī)軟件應(yīng)用程序)。作為使用手機(jī)檢測水質(zhì)的第一步,本文利用葉綠素在紅、綠、藍(lán)波段反射率不同的光譜學(xué)原理,成功實現(xiàn)了水體富養(yǎng)程度的檢測。相較于傳統(tǒng)水質(zhì)采樣法,手機(jī)具有便攜,用戶廣泛等諸多優(yōu)點。并且手機(jī)通過聯(lián)網(wǎng),數(shù)據(jù)上傳,數(shù)據(jù)保存等一系列后續(xù)服務(wù),可以實現(xiàn)大范圍多時段水質(zhì)觀測,從而大大加速了水質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的建設(shè),同時極大地降低了水質(zhì)觀測的成本。

【關(guān)鍵詞】傳感器 水質(zhì)監(jiān)測

1 引言

河流生態(tài)系統(tǒng)是生物圈的重要組成部分,它為動植物提供了豐富的淡水資源和天然的棲息地。同時河流與人類的生產(chǎn)和生活息息相關(guān),特別為農(nóng)業(yè)活動和日常生活提供了水源。然而隨著人口數(shù)量的增長,城市化進(jìn)程的加快,人類活動對河流造成了許多負(fù)面的影響,甚至是大面積的嚴(yán)重污染和破壞。 例如,沿河工廠的重金屬污水排放,農(nóng)業(yè)活動大規(guī)模使用的農(nóng)藥以及高磷含量的化肥,最終都會匯入河流,造成河流生態(tài)系統(tǒng)的嚴(yán)重破壞。因此如何有效觀測,監(jiān)控,和監(jiān)管河流水質(zhì),對保護(hù)河流生態(tài)系統(tǒng)具有非常重大的意義。作為河流生態(tài)系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一,水體富養(yǎng)程度表征了水體的對生物群落特別是初級浮游生物(比如,綠藻)的養(yǎng)分供給。水體在極度富養(yǎng)的情況下,會導(dǎo)致藻類和微生物繁殖,大量消耗水溶氧量,大量繁殖有毒微生物,從而使其他生物的死亡。因此河流水體富養(yǎng)程度的觀測對環(huán)境檢測具有重大的意義。

目前地表水體的檢測主要采用遙感技術(shù),比如說利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取地表水體的光譜信息從而反演水體特征。雖然衛(wèi)星遙感提供的數(shù)據(jù)具有數(shù)量多,范圍廣的特點,但是采集數(shù)據(jù)的時間精度不夠,而且受大氣環(huán)境影響(比如,云)較大。特別是衛(wèi)星的空間分辨率一般不足以觀測河流這樣的小單位水體。

相比較而言,地面監(jiān)測不受時間限制,一天內(nèi)可隨時、多次進(jìn)行檢測,極大提升了測量的時間精度。且不受水體大小、大氣環(huán)境所限制,能夠提供更全面的監(jiān)測數(shù)據(jù)??紤]到當(dāng)今社會手機(jī)的普及性,采用手機(jī)攝像頭作為觀測設(shè)備是一種成本低廉、可行性極高的選擇。大量活躍用戶通過配套的手機(jī)app上傳觀測數(shù)據(jù),可以很快實現(xiàn)廉價觀測網(wǎng)絡(luò)的搭建,集成動態(tài)更新的數(shù)據(jù)庫。 作為搭建手機(jī)觀測平臺, 聯(lián)網(wǎng)檢測水體水質(zhì)的第一步,本文提供了手機(jī)軟件設(shè)計,攝像頭光譜信息反演方法的一整套解決方案。并且以檢測水體富養(yǎng)程度為例,提供實例驗證。

2 基本原理與方法

2.1 水體光譜信息

本文檢測水體富養(yǎng)化程度使用了衛(wèi)星遙感的基本原理,調(diào)整后適用于手機(jī)遙感。手機(jī)攝像頭的光傳感元器件捕捉光照的輻射強(qiáng)度(W/m2),并通過Bayer濾鏡得到紅綠藍(lán)三色光照輻射強(qiáng)度。利用葉綠素不吸收綠光的光譜特性,實現(xiàn)反演。

2.2 反演葉綠素濃度指數(shù)

2.3 手機(jī)軟件設(shè)計與實現(xiàn)

(1)用戶依次按下天空、水體、灰度卡照片的按鈕,獲得相應(yīng)圖片。

(2)用戶依次選擇每張照片的最佳區(qū)域來獲取光譜(公式1)。

(3)點擊軟件計算(公式2),反饋給用戶葉綠色指數(shù)濃度。

(4)注意事項:使用app前用戶需依次拍攝天空、水體、灰度卡照片(三張照片需曝光時間相同)。操作時要注意拍攝天空角度為方位角135°,天頂角50°。拍攝水體角度為方位角135°,天頂角40°。而且需要在背景飛速小于5m s-1的情況下,才可定義ρ為0.028。Rref = 0.18。

3 結(jié)果與討論

分別拍攝了低水質(zhì)個例及對應(yīng)的天空、灰度卡照片,及高水質(zhì)個例及對應(yīng)的天空、灰度卡照片。個例照片、軟件反演過程及結(jié)果如圖所示。經(jīng)測試,通過簡單的操作,app能夠快速計算出葉綠素濃度并給出準(zhǔn)確的水體質(zhì)量評估。

識別結(jié)果,對于低水質(zhì)的葉綠素指數(shù)為-0.4943,程度為輕微污染。對于高水質(zhì)的葉綠素指數(shù)為1.3329,程度為較好水質(zhì)。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

遼寧工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院 測控技術(shù)與儀器專業(yè) 遼寧省錦州市 121001

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