Page 109 - 生态环境监测技术与环境污染防治研究
P. 109
第四章 生态环境监测过程中的技术应用思考
了几种经验算法来量化由 Landsat7 ETM+ 和 Landsat8 OLI 传感器测量的地表反射率。
将采集的水库现场监测数据与来自 Landsat ETM+ 和 OLI 传感器的波段比值以及代表
藻类生长生态模式的辅助数据（水温和季节性）相关联。总体而言，基于 ETM+ 的模
型的表现优于与之对应的 OLI 模型，对于利用蓝色光谱波段的算法，传感器间的差异
最为明显。水温和季节性的加入提高了 TSM 和 SDD 模型的效力。
3. 物联网技术监测河流
杨一博等针对传统河流水质监测系统难以实现广覆盖与低功耗等问题，设计了一
种基于 LoRa 的河流水质监测系统，以 LoRa-SX1278 芯片作为通感器采集到的水质数
据通过 LoRa 上传至网关，网关汇集数据之后再上传至服务器，用户可在监测终端查
看实时数据，评估覆盖流域水质情况，对水质污染现象及重大事故进行预警，以降低
水质污染带来的风险。Lisle Snyder 等针对 8 个源头河流和 2 个主要干流监测点，评
估硝酸盐、荧光溶解有机物和浊度传感器在传感器网络中的性能。光学硝酸盐传感器
3-
提供了一个可靠的测量 NO 浓度的条件。fDOM 可很好地替代溶解性有机碳（DOC），
但对溶解有机氮（DON）的替代效果较差。浊度传感器与总悬浮固体（TSS）、颗粒
碳（PC）和颗粒氮（PN）有很好的相关性。
4. 物联网技术监测湖泊
李琦针对呼伦湖环境监测系统监测点不足、复杂度高、可扩展性差等问题，提出
基于表述性状态传递架构的湖泊环境监测物联网平台。使用阿里云服务器 ECS 搭建
开发环境，借助 Laravel 框架和轻量级 jQuery 前端框架，实现用户管理、地理信息系统、
数据实时显示、历史数据查询功能，可满足渔牧业、科研单位、政府部门的要求，实
现呼伦湖环境监测数据共享。Jacome 等设立水质监测网，在 13 个月的时间内，在 7
个采样地点分别取得 14 个理化和微生物参数的数据。采用聚类分析（CA）和判别分
析（DA）等模式识别技术，对湖泊最重要的水质参数进行空间和时间统计分类识别。
基于最重要参数浓度变化的插值模糊叠加，将原监测网络简化为 4 个最优传感器位置。
无锡太湖运用物联网对太湖水环境质量进行监测，以感知为先，传输为基，计算为要，
管理为本，构建智慧型环保感知网络，实现环境监测监控的现代化和智能化。
5. 物联网技术监测海洋
付良瑞等结合自容式存储和无线通信技术，以 STM32F407 为主控器、NAND-
FLASH 为存储芯片，将离线监测与在线监测相融合，构建了稳定的智能化、精度高、
容量大的海洋环境实时监测系统。李颖等以 CC2530 作为芯片、NodeMCU 作为微控
制器，设计了一种基于 ZigBee 技术的海洋环境监控系统。硬件部分包括基于 CC2530
的模块及感测模块、传输电路，软件部分通过 Socket 实现传感器数据远程采集。基于
Web 技术开发了前后端管理和展示页面，实现了 PC 机和移动终端上跨设备的海洋监
测数据的实时展示和查询。
• 95 •
