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

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(shí)地采樣，實(shí)驗(yàn)室試分析樣本的方式進(jìn)行。然而實(shí)地采樣需要大量人力物力和資金，因此無法實(shí)施大規(guī)模，大區(qū)域，多時(shí)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(diǎn)，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(jì)，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(shí)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(diǎn)。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(shí)現(xiàn)大范圍多時(shí)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(shí)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(shí)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(diǎn)，但是采集數(shù)據(jù)的時(shí)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(shí)間限制，一天內(nèi)可隨時(shí)、多次進(jìn)行檢測，極大提升了測量的時(shí)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(shí)現(xiàn)廉價(jià)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(jì)，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(shí)例驗(yàn)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(shí)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(jì)與實(shí)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(diǎn)擊軟件計(jì)算（公式2），反饋給用戶葉綠色指數(shù)濃度。

（4）注意事項(xiàng)：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(shí)間相同）。操作時(shí)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(jì)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)。

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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