本發(fā)明屬于污染物溯源，尤其涉及一種基于無(wú)人機(jī)的大氣污染源溯源系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在大氣環(huán)境治理中，大氣污染物溯源一直是一個(gè)難題，目前尚缺乏有效技術(shù)手段對(duì)大氣污染排放源進(jìn)行精準(zhǔn)定位，導(dǎo)致大氣污染物排放監(jiān)測(cè)監(jiān)管盲點(diǎn)，不能對(duì)大氣污染物排放進(jìn)行有效的管控。在現(xiàn)有大氣污染溯源技術(shù)方法中，主要通過(guò)遙感、地基監(jiān)測(cè)站點(diǎn)和走航監(jiān)測(cè)車(chē)來(lái)開(kāi)展大氣污染物監(jiān)測(cè)和溯源，其中遙感監(jiān)測(cè)成本低范圍廣，但是存在監(jiān)測(cè)實(shí)效性差、精度低的問(wèn)題；而采用地面監(jiān)測(cè)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)，則存在費(fèi)用高、監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布不均的問(wèn)題；走航監(jiān)測(cè)車(chē)是一種移動(dòng)監(jiān)測(cè)方式，能夠克服監(jiān)測(cè)點(diǎn)位少的問(wèn)題，在一定程度上能夠進(jìn)行大氣污染物核查和溯源，但是城市下墊面導(dǎo)致地面風(fēng)場(chǎng)較為復(fù)雜，因此無(wú)法通過(guò)走航車(chē)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精準(zhǔn)污染物溯源。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于無(wú)人機(jī)的大氣污染源溯源系統(tǒng)及方法，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于無(wú)人機(jī)的大氣污染源溯源系統(tǒng)，包括：

3、無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理模塊、溯源分析模塊、機(jī)載大氣監(jiān)測(cè)模塊與地面站系統(tǒng)；

4、所述機(jī)載大氣監(jiān)測(cè)模塊用于獲取大氣數(shù)據(jù)；所述地面站系統(tǒng)用于監(jiān)控?zé)o人機(jī)飛行狀態(tài)是否正常并向無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)發(fā)送狀態(tài)信息，并接收大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)；

5、所述機(jī)載大氣監(jiān)測(cè)模塊裝載在無(wú)人機(jī)上，所述無(wú)人機(jī)通過(guò)所述無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)控制飛行，無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)根據(jù)狀態(tài)信息實(shí)時(shí)控制無(wú)人機(jī)；

6、所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

7、所述溯源分析模塊用于根據(jù)預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行污染源溯源分析，獲得污染源位置。

8、可選的，所述機(jī)載大氣監(jiān)測(cè)模塊用于通過(guò)傳感器設(shè)備獲取大氣數(shù)據(jù)，傳感器設(shè)備包括細(xì)顆粒物傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、氣壓傳感器、惡臭氣體傳感器、有毒氣體傳感器、可燃?xì)怏w傳感器及常規(guī)氣體傳感器。

9、可選的，所述常規(guī)氣體傳感器設(shè)置有兩個(gè)，一個(gè)安裝于無(wú)人機(jī)底部的中心部位，另一個(gè)安裝于探測(cè)桿端部，探測(cè)桿另一端與無(wú)人機(jī)底部固定連接。

10、可選的，所述無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)包括數(shù)據(jù)采集單元、路線規(guī)劃單元；

11、所述數(shù)據(jù)采集單元用于劃定待檢測(cè)區(qū)域，獲取所述待檢測(cè)區(qū)域的電子地圖，提取建筑物分布信息與地形信息；

12、所述路線規(guī)劃單元用于將待檢測(cè)區(qū)域按照功能特征劃分為若干個(gè)子區(qū)域，對(duì)子區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，將網(wǎng)格中心作為初始數(shù)據(jù)采集點(diǎn)；獲取歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)，基于歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)各個(gè)子區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，生成初始飛行路線；根據(jù)無(wú)人機(jī)飛行限高、建筑物分布信息與地形信息對(duì)初始飛行路線進(jìn)行避障處理，獲得最終飛行路線。

13、可選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊包括校驗(yàn)單元、預(yù)處理單元、標(biāo)記單元；

14、所述校驗(yàn)單元用于驗(yàn)證大氣數(shù)據(jù)的完整性與時(shí)間戳的有效性，驗(yàn)證通過(guò)后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

15、所述預(yù)處理單元對(duì)大氣數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行刪除并通過(guò)線性插值法對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)全后，進(jìn)行歸一化處理；

16、所述標(biāo)記單元用于判斷兩個(gè)常規(guī)氣體傳感器獲得的氣體濃度值是否存在差值，若存在差值則判斷是否超出設(shè)定閾值，若超出則進(jìn)行標(biāo)記。

17、可選的，所述溯源分析模塊包括信息提取單元、分析單元；

18、所述信息提取單元用于獲取與大氣數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)時(shí)間范圍的氣象信息；

19、所述分析單元用于根據(jù)所述氣象信息與預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)分析污染源位置。

20、可選的，所述分析單元包括分布范圍確定子單元、模擬子單元、判斷子單元；

21、所述分布范圍確定子單元用于將預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)導(dǎo)入到地理信息系統(tǒng)，對(duì)所述大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分布分析，生成污染物濃度分布圖，識(shí)別異常區(qū)域，初步確定污染源的分布范圍；

22、所述模擬子單元用于選取大氣擴(kuò)散模型，將所述氣象信息與所述大氣數(shù)據(jù)輸入至所述大氣擴(kuò)散模型中，生成模擬數(shù)據(jù)集；基于標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)所在網(wǎng)格，獲取網(wǎng)格與分布范圍邊緣點(diǎn)的最小距離，基于模擬數(shù)據(jù)集判斷是否最小距離是否符合要求，若不符合要求，則將對(duì)應(yīng)網(wǎng)格納入初步確定的污染源的分布范圍。

23、所述判斷子單元用于構(gòu)建污染源定位模型，基于模擬數(shù)據(jù)集對(duì)所述污染源定位模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練后的污染源定位模型與初步確定污染源的分布范圍對(duì)應(yīng)的所述氣象信息和預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)獲得污染源位置。

24、可選的，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建初始污染源定位模型，在所述初始污染源定位模型中引入殘差連接，在每個(gè)卷積層后添加批量歸一化層。

25、本發(fā)明還提供了一種基于無(wú)人機(jī)的大氣污染源溯源方法，包括：

26、通過(guò)細(xì)顆粒物傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、氣壓傳感器、惡臭氣體傳感器、有毒氣體傳感器、可燃?xì)怏w傳感器及常規(guī)氣體傳感器獲取大氣數(shù)據(jù)；

27、對(duì)大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和預(yù)處理，并通過(guò)對(duì)兩個(gè)常規(guī)氣體傳感器獲得的氣體濃度值進(jìn)行比較標(biāo)記對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)；

28、將預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)導(dǎo)入到地理信息系統(tǒng)，對(duì)所述大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分布分析，生成污染物濃度分布圖，識(shí)別異常區(qū)域，初步確定污染源的分布范圍；

29、獲取與大氣數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)時(shí)間范圍的氣象信息；選取大氣擴(kuò)散模型，將所述氣象信息與所述大氣數(shù)據(jù)輸入至所述大氣擴(kuò)散模型中，生成模擬數(shù)據(jù)集；基于標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)所在網(wǎng)格，獲取網(wǎng)格與分布范圍邊緣點(diǎn)的最小距離，基于模擬數(shù)據(jù)集判斷是否最小距離是否符合要求，若不符合要求，則將對(duì)應(yīng)網(wǎng)格納入初步確定的污染源的分布范圍；

30、構(gòu)建污染源定位模型，基于模擬數(shù)據(jù)集對(duì)所述污染源定位模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練后的污染源定位模型與初步確定污染源的分布范圍對(duì)應(yīng)的所述氣象信息和預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)獲得污染源位置。

31、可選的，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建初始污染源定位模型，在所述初始污染源定位模型中引入殘差連接，在每個(gè)卷積層后添加批量歸一化層。

32、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：

33、本發(fā)明利用無(wú)人機(jī)作為監(jiān)測(cè)平臺(tái)，可以快速覆蓋大范圍區(qū)域，相較于傳統(tǒng)的地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)或走航監(jiān)測(cè)車(chē)，無(wú)人機(jī)能夠更靈活地進(jìn)入難以到達(dá)的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)更廣泛的監(jiān)測(cè)；無(wú)人機(jī)搭載的多類(lèi)型傳感器能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)多種大氣污染物，包括細(xì)顆粒物、溫度、濕度、氣壓以及各類(lèi)氣體，增強(qiáng)數(shù)據(jù)采集的多樣性與精確度，這為全面理解大氣污染狀況提供了豐富的數(shù)據(jù)支持；地面站系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控?zé)o人機(jī)的飛行狀態(tài)，及時(shí)反饋信息給無(wú)人機(jī)控制平臺(tái)，確保了飛行任務(wù)的安全性和數(shù)據(jù)采集的連續(xù)性。通過(guò)數(shù)據(jù)處理模塊的校驗(yàn)單元、預(yù)處理單元和標(biāo)記單元，對(duì)采集到的大氣數(shù)據(jù)進(jìn)行有效清洗和預(yù)處理，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；溯源分析模塊結(jié)合氣象信息和預(yù)處理后的大氣數(shù)據(jù)，利用地理信息系統(tǒng)進(jìn)行空間分布分析，生成污染物濃度分布圖，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別異常區(qū)域和污染源的分布范圍；通過(guò)大氣擴(kuò)散模型模擬污染物的擴(kuò)散過(guò)程，結(jié)合模擬數(shù)據(jù)集對(duì)污染源進(jìn)行更深入的分析，提高了溯源的預(yù)測(cè)能力和準(zhǔn)確性；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的污染源定位模型，通過(guò)殘差連接和批量歸一化層提高模型性能，使得污染源定位更為精確。本發(fā)明中準(zhǔn)確的污染源定位和污染物擴(kuò)散模擬為環(huán)境政策的制定和執(zhí)行提供了科學(xué)依據(jù)，有助于更有效地控制和減少大氣污染。