古麗娜孜·阿布力孜 艾克拉木·麥麥提圖爾蓀
(新疆伊寧市環(huán)境保護局環(huán)境監(jiān)測站新疆伊寧835000)
信息融合在水環(huán)境監(jiān)測中的應用
古麗娜孜·阿布力孜艾克拉木·麥麥提圖爾蓀
(新疆伊寧市環(huán)境保護局環(huán)境監(jiān)測站新疆伊寧835000)
由于工業(yè)廢水和生活用水的大量排放,我國水資源污染相當嚴重,已嚴重制約到社會經(jīng)濟的發(fā)展,威脅到人類自身的健康。因此,對水資源、水質(zhì)進行動態(tài)檢測,就顯得尤為重要,水質(zhì)監(jiān)測對于水環(huán)境水資源管理和污染控制具有重要意義。本文先闡述了水環(huán)境檢測信息融合的特點,又詳細介紹了水環(huán)境檢測信息融合結(jié)構(gòu)框架,最后講述了水環(huán)境檢測信息的融合方法。
信息融合;水環(huán)境;監(jiān)測
目前,我國所采用的水環(huán)境檢測系統(tǒng)總體效率不高、設備老化、實時性差,網(wǎng)絡布局困難,維護成本高,已經(jīng)不能滿足日益復雜多變的水環(huán)境檢測了。信息融合技術可以提高系統(tǒng)的測距精度和抗干擾能力,以解決多源、多尺度水環(huán)境監(jiān)測信息處理問題。
1.1擴大空間覆蓋范圍
多個信息源可以從不同來源、不同環(huán)境、不同層次及不同的分辨率來觀察同一個對象,得到的關對象的多源、多尺度信息更加充分,這個特性對于決策級的水環(huán)境監(jiān)測是非常有意義的。
1.2擴大時間覆蓋能力
融合監(jiān)測可以綜合利用同一流域不同時期的水質(zhì)污染指標及3S監(jiān)測信息等可靠性信息。融合監(jiān)測系統(tǒng)可以以時間為定標尺度,配準歷史數(shù)據(jù)與當時試驗數(shù)據(jù),使用合理的融合結(jié)構(gòu)和算法,達到去除冗余、克服歧義的目的,得到優(yōu)化的一致性準確判別。
1.3提高系統(tǒng)的可靠性和可維護性
由多個傳感器在工作中相互配合,使其保留多余的一個量來確保儀器、設備或某項工作在非正常情況下也能正常運轉(zhuǎn)。因此,當一個傳感器發(fā)生故障不能正常運行時,對監(jiān)測目標的融合結(jié)果并不會產(chǎn)生影響,而且也保護了監(jiān)測設備,延長了監(jiān)測設備的使用壽命。
1.4管理能力強,使其資源充分利用
信息融合系統(tǒng)充分考慮了傳感器不足的特點,建立傳感器管理模塊,充分發(fā)揮多傳感器的功能,使水環(huán)境監(jiān)測更準確、更及時,提高其經(jīng)濟效益。
2.1集中式結(jié)構(gòu)
在此結(jié)構(gòu)中,所有傳感器將原始信息或是將其接收到的一些多源信息傳輸?shù)饺诤现行模芍醒胩幚碓O施對其進行統(tǒng)一處理,此結(jié)構(gòu)充分體現(xiàn)了傳感器之間的互補性,只損失少量信息,所得精度比較高,但此方法在數(shù)據(jù)互聯(lián)方面比較困難,可靠性低,當處理大量的信息時,對給融合中心造成較大的壓力。
2.2分布式結(jié)構(gòu)
局部融合中心首先對原始多源信息進行局部融合處理,先由融合中心傳感器的檢測結(jié)果結(jié)合各傳感器的置信度和來進行決策,此種方法減少了信息傳輸?shù)膲毫Γ俣容^快,即使遇到某個傳感器失效的情況,也不會影響整個系統(tǒng)的正常工作,但同時也有不好的一面,即原始多源信息之間的交流容易被影響,從而造成部分信息丟失。
2.3分散式結(jié)構(gòu)
在這種結(jié)構(gòu)中,多源信息通過節(jié)點彼此相互連接,每個節(jié)點都可接收多源信息及其它節(jié)點融合的結(jié)果,將其結(jié)果從節(jié)點裝置發(fā)出,一些多源信息將和節(jié)點相連接,由于信息是由節(jié)點發(fā)出的,即使發(fā)生錯誤,會融合系統(tǒng)的影響也會很小,此種結(jié)構(gòu)容錯性比較好,只是節(jié)點繁多,相互之間的通信要復雜一些。
2.4反饋式結(jié)構(gòu)
當對系統(tǒng)處理問題的能力要求效率的時候,則必須要忽視精度問題,否則融合速度再快都難以達到要求,此時就需要借助信息的相對穩(wěn)定性和原始積累對融合信息進行反饋再處理,此結(jié)構(gòu)的最大優(yōu)點是既可以接收接收多源信息,也可以接收已經(jīng)獲得的融合信息,使融合的處理精度有所提升。
3.1數(shù)據(jù)層信息融合算法
3.1.1加權平均法
此種方法最容易、最易于觀察融合水環(huán)境檢測低層信息,將一組傳感器提供的冗余信息進行平均化,對其進行折中,以這一數(shù)字作為預測未來期間該變量預測值的一種趨勢預測法。因此,此方法所得數(shù)據(jù)較為接近正確值。
3.1.2卡爾曼濾波
此方法通過系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù),對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計,從而得出計算結(jié)果。通常情況下,所測量的模型往往會有噪聲,此時利用卡爾曼濾波可以消除噪聲的影響,得到一個關于目標的一個好的估計,卡爾曼濾波具有良好的遞推特性,這種特性使其在進行系統(tǒng)信息處理減少大量不必要的計算,后期采用的分散卡爾曼濾波,它實現(xiàn)了信息融合完全分散化。
3.2特征層信息融合算法
僅僅是利用數(shù)據(jù)層的融合來取得信息,所得水環(huán)境檢測信息比較少,此時就需要根據(jù)檢測目標的特征信息來進行融合計算,特征信息可以增加其計算精度,因為水環(huán)境的檢測信息量一直處于不斷增加的狀態(tài),而遙感技術也不斷發(fā)展,監(jiān)測者對信息的需求正在從靜態(tài)非實時向動態(tài)實時轉(zhuǎn)化,因此,基于遙感信息實時處理的目標監(jiān)測、變化監(jiān)測及目標識別等應用已經(jīng)越來越成為監(jiān)測者迫切的需求。
3.3決策層信息融合算法
此種方法是在對采集到的數(shù)據(jù)初步完成特征提取的基礎上,模仿人的思維,然后借助一定的規(guī)則或特定的算法,得到目標的最后身份,是一種高層次的融合,此方法最大的特點是用人類的思維來進行計算,可以直接通過決策層融合的結(jié)果來推斷出決策要素相應的行為,決策層融合方法通常分為兩類:基于辨識的決策融合方法和基于知識的決策融合方法?;诒孀R的融合方法對信息設定一定的假設前提,然后建立目標的概率模型來,典型的方法有:貝葉斯估計、統(tǒng)計決策理論、證據(jù)推理等。而基于知識的方法則使用邏輯模板和句法上下文知識來描述、融合信息,其具體方法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模糊集合理論等方法。
綜上所述,信息融合系統(tǒng)對于獲取準確的水環(huán)境狀況具有重要現(xiàn)實意義。隨著科學技術的迅猛發(fā)展,各類監(jiān)測信息也越來越多,需要引入信息融合術,對更多的信息加以有效利用。
[1]林志貴,劉英平.建立我國水質(zhì)監(jiān)測信息融合系統(tǒng)的探討[J].,水利水文自動化,2005,02.