农田土壤污染无线监测系统的制作方法

本发明涉及农田重金属污染防治技术领域，具体涉及农田土壤污染无线监测系统。

背景技术

目前，农田土壤重金属污染的管理手段仍十分落后，管理工作主要是依靠人工为主，管理模式往往都是采用临时抽查或巡查的方式进行，管理成本高、效率低、管理到位难，管理手段迫切需要从“人工巡查式”方式向“基于信息技术支撑”的管理方式转变。由于缺乏基于现代信息技术的农田土壤重金属污染决策系统做支撑，难以综合考虑多方面因素以及时对某一区域的农田土壤重金属污染状况进行预警。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供农田土壤污染无线监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了农田土壤污染无线监测系统，包括：

无线传感器网络，用于获取农田土壤重金属浓度数据；

数据预处理模块，用于对获取的农田土壤重金属浓度数据进行预处理，并发送至数据管理模块处进行存储；

数据管理模块，用于对存储的数据进行管理；

数据分析模块，用于构建农田土壤重金属污染风险综合评估指标体系，确定农田重金属污染的影响因子及其权重，对农田土壤重金属污染风险进行综合评估，并输出农田土壤重金属污染风险评估值；

报警模块，用于在农田土壤重金属污染风险评估值大于设定的风险阈值时向设定的用户终端输出报警信息。

优选地，所述数据管理模块包括：

元数据管理子模块，用于元数据的添加、删除和更新；

数据融合子模块，用于对相关数据进行融合处理；

数据查询子模块，用于根据用户自定义的查询条件实时查询相关数据；

所述相关数据包括所述农田土壤重金属浓度数据、所述元数据。

优选地，数据预处理模块包括异常数据处理单元和缺失数据处理单元，异常数据处理单元用于对获取的农田土壤重金属浓度数据进行异常检测，并将检测出的异常数据进行修正处理；缺失数据处理单元用于对农田土壤重金属浓度数据进行缺失检测，并对检测出的缺失序列进行数据填补。

本发明的有益效果为：可实现农田土壤重金属污染的风险评估和预警，解决了现有技术中存在的智能化水平低、成本高、效率低等问题；可以对海量的农田土壤重金属浓度数据进行融合和统一管理，解决了农田土壤重金属浓度数据零散分布、共享程度低、难以实时查询和高效汇总等问题，能够显著提高农田土壤重金属污染的管理精度。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的农田土壤污染无线监测系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的数据预处理模块的结构示意框图。

附图标记：

无线传感器网络1、数据预处理模块2、数据管理模块3、数据分析模块4、报警模块5、异常数据处理单元10、缺失数据处理单元20。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明实施例提供了农田土壤污染无线监测系统，包括：

无线传感器网络1，用于获取农田土壤重金属浓度数据；

数据预处理模块2，用于对获取的农田土壤重金属浓度数据进行预处理，并发送至数据管理模块3处进行存储；

数据管理模块3，用于对存储的数据进行管理；

数据分析模块4，用于构建农田土壤重金属污染风险综合评估指标体系，确定农田重金属污染的影响因子及其权重，对农田土壤重金属污染风险进行综合评估，并输出农田土壤重金属污染风险评估值；

报警模块5，用于在农田土壤重金属污染风险评估值大于设定的风险阈值时向设定的用户终端输出报警信息。

其中，对农田土壤重金属污染风险进行综合评估时，具体执行：对预处理后的农田土壤重金属浓度数据进行联机分析处理、空间分析或地统计分析，找出农田土壤重金属污染的影响因素，将其作为农田土壤重金属污染风险综合评估的初选指标；然后利用因子分析法、和/或灰色关联度分析法进行指标筛选和约简，得到最终评估指标；然后，综合利用客观赋权法、主观赋权法确定各指标的权重，以此构建农田土壤重金属污染风险综合评估指标体系，对农田土壤的重金属污染风险进行综合评估，从而得到农田土壤重金属污染风险评估值。

在一种可能实现的方式中，所述数据管理模块3包括：

元数据管理子模块，用于元数据的添加、删除和更新；

数据融合子模块，用于对相关数据进行融合处理；

数据查询子模块，用于根据用户自定义的查询条件实时查询相关数据；

所述相关数据包括所述农田土壤重金属浓度数据、所述元数据。

在一个实施例中，如图2所示，数据预处理模块2包括异常数据处理单元10和缺失数据处理单元20，异常数据处理单元10用于对获取的农田土壤重金属浓度数据进行异常检测，并将检测出的异常数据进行修正处理；缺失数据处理单元20用于对农田土壤重金属浓度数据进行缺失检测，并对检测出的缺失序列进行数据填补。

本发明上述实施例可实现农田土壤重金属污染的风险评估和预警，解决了现有技术中存在的智能化水平低、成本高、效率低等问题；可以对海量的农田土壤重金属浓度数据进行融合和统一管理，解决了农田土壤重金属浓度数据零散分布、共享程度低、难以实时查询和高效汇总等问题，能够显著提高农田土壤重金属污染的管理精度。

在一个实施例中，无线传感器网络1包括汇聚节点和多个传感器节点，传感器节点用于采集和发送农田土壤重金属浓度数据，汇聚节点用于接收传感器节点发送的农田土壤重金属浓度数据；

在网络初始化阶段，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，其中传感器节点的邻居节点为位于其通信范围内的其他传感器节点；

在路径发现阶段，传感器节点获取其至汇聚节点的最优路径；

在农田土壤重金属浓度数据传输阶段，传感器节点发送自身采集的农田土壤重金属浓度数据时，将与最优路径对应的转发节点标识存储入要发送的农田土壤重金属浓度数据报文；其余传感器节点侦听到一个农田土壤重金属浓度数据报文时，从农田土壤重金属浓度数据报文中获取转发节点的标识，若自己不是农田土壤重金属浓度数据报文所指定的下一跳转发节点，传感器节点丢弃该农田土壤重金属浓度数据报文，否则转发该农田土壤重金属浓度数据报文。

在一个实施例中，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，具体为：在网络初始化阶段，汇聚节点向各传感器节点发送hello报文，该hello报文包括各传感器节点的位置坐标、到汇聚节点的距离以及到汇聚节点的跳数；各传感器节点接收到hello报文后，提取相应的信息，构建邻居节点列表，并计算各邻居节点的路径质量，存储到邻居节点列表中相应的位置；

其中，邻居节点的路径质量的计算公式设定为：

式中，qij表示传感器节点i的邻居节点j的路径质量，d(i,j)为传感器节点i与其邻居节点j的距离，d(j,sink)为邻居节点j到汇聚节点的距离，d(j,k)为邻居节点j到其第k个邻居节点的距离，nj为邻居节点j具有的邻居节点数目，d(i,sink)为传感器节点i到汇聚节点的距离；λ为设定的权重系数，且0<λ<0.5。

本实施例解决了传感器节点获取邻居节点信息并构建邻居节点列表的问题，其中创新性地设定了邻居节点的路径质量的计算公式，该计算公式基于邻居节点与周围传感器节点、汇聚节点之间的位置关系进行路径质量的计算，能够较好地衡量邻居节点转发农田土壤重金属浓度数据时的位置优势情况，为后续传感器节点确定最优路径时提供基础数据参考，从而有利于提高传感器节点后续转发农田土壤重金属浓度数据的效率；本实施例在构建邻居节点列表时只是存储邻居节点的id以及路径质量，相比于现有技术中需要存储邻居节点的位置信息、到汇聚节点的跳数以及距离信息等，节省了存储空间。

在一个实施例中，传感器节点获取其至汇聚节点的最优路径，具体包括：

(1)设定要发送自身采集的农田土壤重金属浓度数据的传感器节点为源节点，源节点生成一个前向蚂蚁报文并发送至最优的邻居节点；

(2)当前向蚂蚁报文到达传感器节点i时，传感器节点i将当前剩余能量不低于设定的最低能量阈值、没有转发过前向蚂蚁报文的邻居节点作为候选节点，并选择概率最大的候选节点l继续转发前向蚂蚁报文设定概率的计算公式为：

式中，pil表示传感器节点i选择候选节点l的概率，mi为传感器节点i的候选节点的数目，qil表示所述候选节点l的路径质量，el为所述候选节点l的当前剩余能量，hl为所述候选节点l的当前可用缓存的大小，til为传感器节点i到所述候选节点l的链路上的信息素浓度；qir为传感器节点i的第r个候选节点的路径质量，er为所述第r个候选节点的当前剩余能量，hr为所述第r个候选节点的当前可用缓存的大小，tir为传感器节点i到所述第r个候选节点的链路上的信息素浓度；emin为设定的最低能量阈值，hmin为设定的最低缓存阈值；初始时各链路信息素浓度为0，α、β、γ、a为设定的权重系数；

(3)若传感器节点i已经选择了候选节点l作为转发前向蚂蚁报文的下一跳节点，则将自身的传感器节点标识加入前向蚂蚁报文的地址链表，并将前向蚂蚁报文发送出去；

(4)接收到前向蚂蚁报文的传感器节点继续选择概率最大的下一跳节点转发该前向蚂蚁报文直至将该前向蚂蚁报文发送至汇聚节点，汇聚节点产生对应的反馈信息，其中反馈信息携带有前向蚂蚁报文的地址链表以及汇聚节点标识，汇聚节点沿着前向蚂蚁报文的逆路径将反馈信息发送出去；

(5)当传感器节点i接收到传感器节点u转发的所述反馈信息时，按照下列公式更新自身至传感器节点u的信息素浓度：

式中，tiu′为更新后的传感器节点i至传感器节点u的信息素浓度，tiu为更新前的传感器节点i至传感器节点u的信息素浓度，δt为设定的一次更新中所释放的信息素浓度的总量，为将前向蚂蚁报文从源节点发送到汇聚节点的总跳数；

(6)当前传感器节点按照反馈信息的地址链表指示的信息，继续转发反馈信息，直至反馈信息到达源节点，源节点将根据反馈信息中的地址链表确定的路径作为其至汇聚节点的最优路径。

本实施例基于蚁群优化算法设定了传感器节点至汇聚节点的最优路径确定机制，根据该机制，当前传感器节点在进行前向蚂蚁报文的传递过程中选择最大概率的候选节点作为下一跳节点，其中创新性地设定了概率的计算公式。该计算公式基于候选节点的链路质量、能量、可用缓存和链路信息浓度作为概率计算的影响因素，使得建立的传感器节点到汇聚节点的最优路径具有一定的链路稳定性，并且链路开销小，有利于节省农田土壤重金属浓度数据传输能量成本，延长无线传感器网络1的生命周期。

在一个实施例中，源节点生成一个前向蚂蚁报文并发送至最优的邻居节点，具体包括：

(1)源节点按照下列公式计算各邻居节点的优选值：

式中，yab表示源节点a的邻居节点b的优选值，qab为所述邻居节点b的路径质量，eb为所述邻居节点b的当前剩余能量，xb为所述邻居节点b已接收到的前向蚂蚁报文数量，nb为所述邻居节点b的邻居节点数量，ω为设定的调整系数；σ1、σ2为设定的权重系数且σ1+σ2＝1；

(2)源节点将生成的前向蚂蚁报文发送至优选值最大的邻居节点。

本实施例基于传感器节点的能量、位置以及接收前向蚂蚁报文数量三个因素，创新性地设定了优选值的计算公式，该计算公式能够使得能量、位置更具备优势的邻居节点具有更大的概率来进行前向蚂蚁报文的初始转发，而且该计算公式设置了衰减系数能够使得源节点在选择最优路径的起始转发节点时，尽量避免与其他多个源节点选择同一个邻居节点作为起始转发节点，从而有利于均衡周边邻居节点的负载，提高路由的可靠性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。