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论海洋环境污染问题智能图像监测技术研究

2020-02-23 228 上传者：管理员

摘要：依照目前海洋环境污染信息智能图像监测技术应用现状，对海洋环境污染信息智能图像监测技术中的智能化数字遥感技术以及大数据的对比分析法等进行深入探究和分析，并在此基础上，完成了智能图像监测技术的测试和仿真实验的剖析。

关键词：
信息技术
图像监测
智能监测
海洋污染
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伴随我国科学技术的飞速发展，人类针对海洋环境保护意识正在逐年提升。但是据目前我国海洋环境污染监测现状来看，部分国家都在使用传统海洋监测技术，相对于智能图像监测技术而言，该技术存在监测范围小、不具备精准性等问题，而且该技术只能适应于近海环境监测，若是长时间对污染源进行监测，某处污染源会因为监测时间较长，在监测的过程当中从另一区域漂移到另一个区域。因此，本文提出了海洋环境污染信息智能图像监测技术，合理运用该技术对海洋环境污染问题进行监测，不仅能提高海洋环境污染的监测精度，同时还能根据监测信息获取到海洋环境污染样品信息，进而大范围应用信息智能图像监测技术。

1、海洋环境污染信息智能图像监测技术分析

依照目前海洋环境污染信息智能图像监测技术应用现状来看，主要包含：智能化数字遥感技术、合理运用水质传播器、大数据对比分析法等。因此，将针对海洋环境污染信息智能图像监测技术，展开较为深入的分析。

1.1 智能化数字遥感技术

基于智能图像监测技术而言，其中包含智能化数字遥感技术，该技术核心为遥感卫星，借助遥感卫星进行构建智慧型数据模块，从而针对海洋环境中存有的污染问题开始监测，通过该方式监测海洋环境污染问题，还能分层筛选出有效信息传达给相关人员。此外，由图像层、海洋信息表示层和海洋分析显示层等结构，组建而成的是智能数字遥感技术。智能数字遥感技术主要体现在以下几个方面：

1）若是针对图像层进行研究的话，是借助遥感卫星对海洋环境的污染现状开展遥感识别方法，在识别过程中把拍摄海洋环境污染信息智能图像监测技术分析到的图片，通过简单处理使用无线网络实现传输，及时提供给海洋环境污染信息的处理人员；

2）若是针对海洋信息处理层进行研究的话，是把已经监测到的信息内容通过数字化呈现给相关人员，让人员能针对海洋环境物理场、海洋对象数据库有效处理污染问题；

3）若是针对海洋分析显示层进行研究的话，是对所有信息实现接纳的过程，在通过运用数据链路模式、图像数据模块和数据挖掘技术等实现图像处理[1]。

1.2 合理运用水质传感器

在海洋环境污染信息监测技术中，除了智能化数字遥感技术以外，水质传感器也是重要组成部分。通过运用水质传感器的方法对海水pH值监测、海水溶解氧监测、海水电导率监测和海水温度监测等实现监测。首先，针对pH值传感器进行分析：该传感器在应用过程中起到的作用效果是对海水酸碱程度监测和测量；其次，针对溶解氧传感器进行分析：该传感器在应用过程中起到的作用效果是对海水溶解氧量监测和测量；再次，针对电导率传感器进行分析：该传感器在应用过程中起到的作用效果是对海水电导率变化监测和测量；最后，针对温度传感器进行分析：主要是针对不同层次深度的海水温度实现监测和测量。由此可见，水质传感器不仅能在计算机的图像显示系统中完成监测图像处理，还能针对多个监测点开展监测，从而针对集成pH值检测、海水溶解氧、海水电导率等监测装置实现综合采集。

1.3 大数据的对比分析法

该方式虽然能够针对海洋环境的污染信息进行有效提取，但是常常都会因为提取数据量过大，从而出现对比分析困难等问题[2]。因此，这需要相关人员能够针对大数据对比分析法实现创新与优化。首先，相关人员要对现有数据源类型界定标准实现创新，可以依照图像信息和数据源提取内容，与标准污染图像或污染参数实现数据对比，通过对比方式得出最终的综合检测结果。与此同时，HIA需要基于海洋环境污染的实际情况，其中包含海风、顺流，以及在采集数据过程中遇到的“合理量化”影响因素，都需要从全方面角度展开分析和考虑。

2、智能图像监测技术的测试和仿真实验

针对海洋环境污染信息开展智能图像监测技术的话，必须先做好测试的准备工作，并且还要通过监测分辨率测试、监测时效性测试等测试方法，开展仿真实验。

2.1 测试的准备工作

要想有效验证海洋环境污染信息智能图像监测技术的可靠性和准确性，需要相关人员能够挑选不同海域、不同海洋环境背景下以及不同仿真污染源大小等多个方面因素开展对比试验，主要数据如表1[3]。除此之外，要想保障海洋环境不遭受到污染，需要合理利用仿真污染源，对测量检测辨识度方式进行对比分析，可得出：发现污染源实验次数+总实验次数之比=监测辨识度。

表1实验数据

2.2 监测分辨率测试

以运用传统海洋监测技术和智能图像监测技术，对1000km2固定的监测海域开展仿真污染源的检测分辨率测试。在监测过程中不仅要记录所有监测结果信息，还需要在记录之后更换另一个固定海域，并且在监测过程中还将运用不同流速、不同对比度环境开展仿真污染源的检测分辨率测试，及时记录监测过程中收获到的信息内容，从而得出辨识度-仿真污染源面积曲线。基于获取到的辨识度-仿真污染源面积曲线可以看出，相对于智能图像监测技术而言，传统海洋监测技术不适用于海洋的小污染源监测，一旦污染源监测结果＜300m2时，那么辨识度处于80%左右，而当污染源监测＜200m2时，辨识度在75%左右，由此可见，辨识度会因为污染源监测的大小因素造成不同程度的限制[4]。

2.3 监测时效性测试

以运用传统海洋监测技术和智能图像监测技术，对1000km2固定的监测海域开展仿真污染源的监测时效性测试，并且还将针对所有污染源的监测时间进行详细记录。相比较传统海洋污染监测系统而言，会因为污染源的减小，增大监测时间，如：污染源＜300m2时，监测时间高达10min；污染源＜150m2时，监测时间高达15min；但是智能图像监测技术会根据污染源面积的不断减小，维持稳定的监测时间，并且还能在5min内就发现污染海洋环境的主要目标，从而及时上报给相关人员进行处理。

3、结语

根据目前海洋环境污染监测技术现状来看，基于科学化发展背景下，所使用的智能图像监测技术，主要是由智能数字遥感技术和水质传感器技术组建而成，而且针对海洋环境的污染数据实现采集，还可以通过数据对比分析方法针对数据实现计算，合理运用智能图像监测技术进行监测海洋环境中存在的污染，从而在通过监测分辨率测试、监测时效性测试等智能图像监测技术的测试和仿真实验，扩大范围的应用信息智能图像监测技术。

参考文献：

[1]王荣华,刘克礼.基于图像处理的智能化实施环境监测研究[J].黑河学院学报,2018,9(12):218-219.

[2]范俊峰.物联网下环境污染智能监测系统设计研究[J].环境科学与管理,2018,43(09):126-130.

[3]栾坤祥,马秀冬.智能水下航行器对海洋重金属污染状况的监测研究[J].舰船科学技术,2017,39(8A):187-189.

[4]廖春贵,熊小菊.我国海洋环境问题与治理对策研究[J].大众科技,2017,19(1):25-27.

马吉顺,赵斌,郑茜文.海洋环境污染信息智能图像监测技术分析[J].船舶物资与市场,2019(8):26-27.