淺談信息融合在水環境監測中的應用

尹玉龍

摘要：隨著我國經濟的飛速發展，同時也產生了一些環境問題。在諸多環境問題中，水污染問題較為突出。生活用水、工業廢水的亂排亂放，影響到了當地居民的生活健康，也阻礙了我國可持續發展。當前人們對環境問題有了新的認識，也非常重視環保問題。對水資源和水質的監測就顯得十分重要，這樣有利于水資源管理和對水污染的治理。近年來我國水資源監測的相關技術也得到了很好的發展。本文對信息融合在水環境監測中的運用進行分析，希望對信息融合技術的推廣能夠起到積極的意義。

關鍵詞：信息融合;水環境;水資源;監測;應用

水不僅是萬物之源，也是人類生存不可缺少的物質基礎。近年來隨著我國發展水污染也越來越嚴重，如果工業污水不經處理或是處理不當就進行排放，肯定會對水環境造成影響。因此，想要保護水環境首先就要做好水環境監測工作。七十年代初歐美一些發達國家已經建立好了水質同步連續自動監測系統和污染源水質連續監測系統。我國從八十年代末期從外國引進水環境監測技術，并從那時起我國也開始自主研發水環境實施動態系統。

1 我國水環境監測現狀

目前我國大部分地區已經建立好了水環境監測系統，但是系統還需進一步的升級和完善，仍存在著以下四個問題：一是，水環境監測系統監測到的數據不能精確的進行定位;二是，系統較為獨立不能與地理位置系統結合使用;三是，信息數據的采集與處理慢，實時性功能不強;四是，對圖像處理和分析，在評估水環境情況和水環境的規劃和管理等方面功能缺失或很弱。根據水環境監測系統存在的問題，我國近年來已經開始研究并推出了一些措施，例如：針對一些電源水污染，通常會在污染源投放監測儀器和GPS傳感器，這樣在監測動態水環境是就可以實時的獲取位置信息。對大面積水污染監測，通過遙感技術應用來完成，把傳感器所采集的數據在遙感圖像上進行顯示和標注，這樣有助于對污染情況的分析，并且通過遙感圖像可以優化傳感器的投放，盡可能的建設監測點，這樣可以有效的減少傳輸線路和數據容量。

2 信息融合在水環境監測中應用的特點

2.1 信息融合技術可以有效擴大水環境監測系統空間覆蓋范圍

信息融合技術可以將多個信息，如不同環境、不同層次、不同來源的多個信息綜合起來綜合的分析一個對象，并能得到相關詳細和多角度的信息，使研究對象的信息更加全面的現實出來，這特點在水環境的監測上有著很重要的作用。

2.2 信息融合技術可以有效擴大水環境監測系統時間覆蓋能力

信息融合技術在對固定流域不同時間段的水質污染指標和3S監測信息等信息進行統計和記錄，并且可以以時間段來對這些數據進行劃分，可以將現有數據和往年同時期數據進行對比。通過合理的融合結果和計算，可以提高監測結果的準確性。

2.3 信息融合技術可以提高系統數據的準確性、可靠性和可維護性

信息融合技術會有許多的傳感器來公共的監測一個區域，因此在其中一個傳感器損壞時，不會影響到系統對目標的監測。此外，在對監測設備進行維護和保養時，不會因一個設備而影響到整個水環境監測工作，這樣不僅提高了系統的傳感器。這樣一來不僅提高了監測數據的準確性和可靠性，也對設備維修提供的有力的保障。

2.4 信息融合技術提高資源的利用率，加強水環境管理

在日常水環境監測工作中，水環境監測傳感器資源不夠充足，這樣的問題不利著水環境監測工作的開展。這樣就需要我們對傳感器的分配和設置進行一個調配和優化，利用有限的傳感器資源，來對需監測區域完成全覆蓋。傳感器調配原則就是科學合理的分配，然而信息融合系統就可以很好的解決這一問題，把每個傳感器的功能都最大化的發揮出來，使得水環境監測數據準確、及時并且還能節省傳感器資源。

3 水環境監測信息融合結構框架

水環境監測融合結構分為四大結構——集中式結構、分布式結構、分散式結構以及反饋式結構，每個結構具有不同的特點，在集中式結構當中，傳感器將信息進場傳遞，將其傳遞至融合中心當中，中央處理設施再做進一步的處理，該結構的特點是能夠避免信息大量損失，有效提高了精確度。分布式結構是的首先，局部融合中心對原始多元數據進行整合處理，然后將傳感器檢測到的情況于傳感器置信度綜合考慮，通過該方式能夠有效環節信息傳輸壓力，提升傳輸的速度，即便在傳輸過程中，傳感器存在異常信息，依然不會影響到整個系統的運行，但是，原始多元信息之間交流比較容易受到影響，信息失真的幾率比較大。

4 信息融合的方法

4.1 數據層信息融合算法分析

目前，所使用的水環境監測信息融合的方法主要有三種，其中一種就是數據層信息融合算法，該算法又分為兩大類，一類是加權平均法，另外一類是卡爾曼濾波法，兩種方法之間存在巨大的差異。加權平均法相對于卡爾曼濾波法而言，該算法比較簡單，并且便于觀察融合水環境檢測低層的信息，把從傳感器中獲取的冗余信息進行平均化處理，然后綜合處理分析，將處理得到的數字作為預測未來期間該變量的一個預測值的預測方法。

4.2 特征信息融合算法分析

特征信息融合算法，在獲取的信息時，需要采用數據層融合的方式獲取，該方式所得到的水環境監測信息量相對而言會比較少，此時，需要通過檢測目標的特征信息來開展融合計算工作，特征信息的運用能夠增加計算的準確率，主要原因在于水環境監測中，進行信息監測工作，信息量多數情況下處于持續增加的狀態，加之我國的遙感技術處于高速發展狀態，信息能夠由靜態裝變為動態，滿足監測員的需求，由此可見，遙感信息實時處理檢測慢慢的得到人們的認可，被人們所熟知。

4.3 決策層信息融合算法分析

決策層信息融合算法是基于收集到的數據已經初步完成特征提取的前提下，模仿正常人的思維，通過一定的規則或者是特定的計算方式，最后獲得目標的最后身份，決策層信息融合算法屬于一種高層次的融合。決策層融合法有兩類，一類是基于辨識的決策融合方法，另外一類是給予知識的決策融合方法，這兩種方法不同，給予辨識的融合方法主要是針對信息設定一定的假設前提，在此基礎上建立目標概率模型，給予辨識的融合方法比較常見的有統計決策理論、貝葉斯估計、證據推理等。

5結束語

隨著科學技術的快速發展，水環境監測技術不斷提高，在水環境監測中，運用信息融合技術，能夠有效獲取水環境監測信息，對水污染控制具有重大意義，但是，現如今，我國信息融合技術與國外相比，還存在很大的差距，我國的信息融合技術還處于較為落后的階段，還有很多地方有待實踐和改善。

參考文獻：

[1]李娜.信息融合在水環境監測中的應用研究[J].環境與發展，2018，30（09）：155+157.

[2]古麗娜孜·阿布力孜，艾克拉木·麥麥提圖爾蓀.信息融合在水環境監測中的應用[J].資源節約與環保，2016（09）：189.

（作者單位：吉安市新干生態環境局）