一种基于大数据的环境监测方法及系统与流程

本技术涉及环境污染监测，具体涉及一种基于大数据的环境监测方法及系统。

背景技术：

1、在现有技术中，环境污染主要是采用卫星遥感技术进行采集和监测。卫星遥感技术主要是通过大地反射回去的电磁波谱进行比较分析，从而计算出地的地貌、植被、环境污染等情况。卫星遥感技术具有覆盖范围广，监测对象多等优点，但卫星遥感技术同样存在遥感重访周期过长、应急不及时、信息反馈时间长等缺点。并且卫星遥感技术主要应用于选定区域内的环境监测，而对于小范围的随机分布的环境污染点监测则并不适用。

2、而随着近年来人们对露营、徒步等户外游玩的青睐，游玩产生的生活垃圾等污染物也随之而来，这些污染物堆积不易降解，易造成不可逆的环境破坏。并且这些新增的污染点分布位置随机，通过现有的卫星遥感技术不易识别和监测。因此需要一种能够及时有效监测环境新增污染点的技术。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本技术提供了一种基于大数据的环境监测方法及系统，用于解决上述卫星遥感技术不能及时有效监测环境新增污染点的技术问题。

2、为实现上述目的，发明人提供了一种基于大数据的环境监测方法，包括以下步骤：

3、通过数据跟踪模型获取各社交分享平台预设时间内新增的用户分享数据，得到新增数据库；分析新增数据库中所述用户分享数据中的位置信息，根据所述位置信息计算所述用户分享数据与环境监测的目标区域的关联度，筛除与所述目标区域明显不符的用户分享数据，以及将所述关联度大于第一预设值的所述用户分享数据添加至跟踪对象库中，将所述关联度小于第一预设值且大于第二预设值的所述用户分享数据添加至观察对象库中；

4、根据各所述社交分享平台对应的用户分享数据的类型进行数据分类，并为每个数据分类预设对应的特征矩阵模型，采用对应的所述特征矩阵模型对不同分类的用户分享数据进行特征分析，得到对应的特征矩阵；所述特征矩阵包括：分享时间、根据定位信息得到的第一位置特征、根据图像和文字分析得到的多个第二位置特征、以及根据转发、收藏、点赞计算得到的热度特征；

5、获取所述社交分享平台的最新数据，筛选出所述最新数据中与所述跟踪对象库相关的第一更新数据以及与所述观察对象库相关的第二更新数据；对所述第一更新数据进行特征分解，并用特征分解后得到的各特征更新对应的所述用户分享数据的所述特征矩阵；

6、识别所述第二更新数据中与位置相关的信息，并根据所识别的位置相关的信息更新所述用户分享数据与所述目标区域的关联度，将所述关联度大于所述第一预设值的用户分享数据转移至所述跟踪对象库，并根据所述第二更新数据中的各特征更新所述用户分享数据的所述特征矩阵；

7、对所述跟踪对象库中各用户分享数据的特征矩阵进行相似度分析，将相似度大于预设值的用户分享数据进行合并和将对应的特征矩阵进行融合，得到融合数据和对应的融合特征矩阵；然后将所述跟踪对象库中的所述热度特征大于预设热度值的用户分享数据和融合数据提取出，得到目标数据；

8、将所述目标数据中的所述第一位置特征定为监测定位点，将所述目标数据中的所述多个第二位置特征定为监测巡视点；根据各所述目标数据对应的监测定位点计算生成监测主路径，以及根据所述监测定位点与多个所述监测巡视点的地理位置关系计算以所述监测定位点为中心的监测分支路径，根据所述监测主路径和所述监测分支路径制定所述目标数据对应区域的监测路径；

9、将所述监测路径和所述目标数据中所述第二位置特征对应的所述图像导入至环境监测无人机中，所述环境监测无人机根据监测路径进行导航以及采集环境监测图像；识别所述环境监测图像中的光谱信息，对所述光谱信息进行纹理特征提取得到特征数据；以及将所述特征数据与所述分享时间前的历史图像的特征数据进行对比，得到所述目标数据对应位置的环境污染状态监测数据。

10、为解决上述技术问题，本技术还提供了另一技术方案：

11、一种基于大数据的环境监测系统，包括：

12、数据收集模块，用于通过数据跟踪模型获取各社交分享平台预设时间内新增的用户分享数据，得到新增数据库；分析新增数据库中所述用户分享数据中的位置信息，根据所述位置信息计算所述用户分享数据与环境监测的目标区域的关联度，筛除与所述目标区域明显不符的用户分享数据，以及将所述关联度大于第一预设值的所述用户分享数据添加至跟踪对象库中，将所述关联度小于第一预设值且大于第二预设值的所述用户分享数据添加至观察对象库中；

13、数据分析模块，用于根据各所述社交分享平台对应的用户分享数据的类型进行数据分类，并为每个数据分类预设对应的特征矩阵模型，采用对应的所述特征矩阵模型对不同分类的用户分享数据进行特征分析，得到对应的特征矩阵；所述特征矩阵包括：分享时间、根据定位信息得到的第一位置特征、根据图像和文字分析得到的多个第二位置特征、以及根据转发、收藏、点赞计算得到的热度特征；获取所述社交分享平台的最新数据，筛选出所述最新数据中与所述跟踪对象库相关的第一更新数据以及与所述观察对象库相关的第二更新数据；对所述第一更新数据进行特征分解，并用特征分解后得到的各特征更新对应的所述用户分享数据的所述特征矩阵；识别所述第二更新数据中与位置相关的信息，并根据所识别的位置相关的信息更新所述用户分享数据与所述目标区域的关联度，将所述关联度大于所述第一预设值的用户分享数据转移至所述跟踪对象库，并根据所述第二更新数据中的各特征更新所述用户分享数据的所述特征矩阵；对所述跟踪对象库中各用户分享数据的特征矩阵进行相似度分析，将相似度大于预设值的用户分享数据进行合并和将对应的特征矩阵进行融合，得到融合数据和对应的融合特征矩阵；然后将所述跟踪对象库中的所述热度特征大于预设热度值的用户分享数据和融合数据提取出，得到目标数据；

14、监测路径生成模块，用于将所述目标数据中的所述第一位置特征定为监测定位点，将所述目标数据中的所述多个第二位置特征定为监测巡视点；根据各所述目标数据对应的监测定位点计算生成监测主路径，以及根据所述监测定位点与多个所述监测巡视点的地理位置关系计算以所述监测定位点为中心的监测分支路径，根据所述监测主路径和所述监测分支路径制定所述目标数据对应区域的监测路径；

15、监测模块，用于将所述监测路径和所述目标数据中所述第二位置特征对应的所述图像导入至环境监测无人机中，所述环境监测无人机根据监测路径进行导航以及采集环境监测图像；识别所述环境监测图像中的光谱信息，对所述光谱信息进行纹理特征提取得到特征数据；以及将所述特征数据与所述分享时间前的历史图像的特征数据进行对比，得到所述目标数据对应位置的环境污染状态监测数据。

16、区别于现有技术，上述技术方案基于大数据的环境监测方法通过统计和分析各社交分享平台的用户分享数据，可以得到与环境监测的目标区域相关联的信息，并通过统计分析得到用户分享数据的特征矩阵，根据特征矩阵得到该用户分享数据的位置特征以及热度特征。因此可以根据所述热度特征和位置信息初步确定环境监测的具体位置。并且根据持续的分析社交分享平台的最新数据，对观察对象库和跟踪对象库中的用户分享数据进行动态更新，以时发现新的环境监测的具体位置。并且上述技术方案可以根据目标数据中的各位置特征制定出环境监测无人机的监测路径，将收集到的户外活动轨迹图与监测路径结合，得到更合理的实时导航路径，尽可能的发现具体位置附近的污染物，并可以避免环境监测无人机在森林等多障碍物路段监测时发生事故。

17、上述
技术实现要素：
相关记载仅是本技术技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本技术的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本技术的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本技术的具体实施方式及附图进行说明。