河湖采砂協(xié)同感知與智慧管控技術(shù)研究及應(yīng)用

許小華，包學(xué)才，王海菁*，袁錦虎，渠 庚，王 軍，鄧 興，聶菊根

（1.江西省水利科學(xué)院，江西 南昌，330029；2.南昌工程學(xué)院信息工程學(xué)院，江西 南昌，330099；3.江西省鄱陽(yáng)湖水利樞紐建設(shè)辦公室，江西 南昌，330009；4.長(zhǎng)江水利委員會(huì)長(zhǎng)江科學(xué)院，湖北 武漢，430010；5.重慶惠澤科技發(fā)展有限公司，重慶，400039）

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，工程建設(shè)投資加大，各地對(duì)砂料的需求量劇增，采砂行業(yè)利潤(rùn)暴漲，巨大經(jīng)濟(jì)利益誘惑導(dǎo)致無(wú)證開(kāi)采、超采、濫挖等無(wú)序采砂現(xiàn)象頻發(fā)，嚴(yán)重影響采砂河段的河床及生態(tài)環(huán)境，威脅河段的防洪安全、船舶航行安全及生態(tài)安全。河湖采砂管理一直是河湖管理與保護(hù)的重要組成部分，也是當(dāng)前國(guó)家推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)重要內(nèi)容之一[1]。各地先后部署和開(kāi)展了各類采砂專項(xiàng)整治行動(dòng)，包括調(diào)查摸底、執(zhí)法打擊和集中整治、建立長(zhǎng)效機(jī)制等，促進(jìn)河湖采砂管理依法有序可控。

目前不容忽視的是在各級(jí)流域內(nèi)，仍然存在由于監(jiān)管技術(shù)手段不足和管理人力缺乏等因素，致使采區(qū)采砂現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管力度不夠，采砂量和采砂行為難以得到有效管控，采砂管理現(xiàn)狀未能真正滿足新形勢(shì)和新政策要求。另一方面，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，從國(guó)家戰(zhàn)備到各行業(yè)層面都大力推進(jìn)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)和人工智能等技術(shù)創(chuàng)新和深入應(yīng)用，信息化發(fā)展正醞釀著重大變革和新的突破，形成了國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新格局。水行政事務(wù)作為社會(huì)治理的一部分，亟需以新時(shí)代治水思路為引領(lǐng)，提高水利公共服務(wù)的現(xiàn)代化、信息化、智能化水平，以更高的信息化程度來(lái)提高水利公共服務(wù)能力。推進(jìn)河湖采砂智能化管控是貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化及長(zhǎng)江大保護(hù)重大戰(zhàn)略的體現(xiàn)，是構(gòu)建美麗河湖、健康河湖的重要舉措，積極踐行國(guó)家治水新思路，對(duì)促進(jìn)河湖采砂管理制度完善，構(gòu)建河湖采砂管理長(zhǎng)效機(jī)制，具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

1 河湖采砂監(jiān)管問(wèn)題分析

（1）采砂管理難度大。一是河道管理范圍大，監(jiān)管盲區(qū)多；二是非法采砂船舶流動(dòng)性強(qiáng)，缺乏有效監(jiān)管[3]；三是非法采砂形式多樣，隱蔽性高；四是水域岸線管理薄弱，監(jiān)管手段落后。

（2）采砂執(zhí)法難度大。一是取證難度大。河湖采砂偷采、盜采大多在夜間及偏僻處進(jìn)行，很難獲取非法采砂的充足證據(jù)；二是執(zhí)法反應(yīng)不及時(shí)[4]。按照水政執(zhí)法要求，河道違規(guī)處罰必須抓現(xiàn)行，違采行為隱蔽性極高，執(zhí)法人員很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；三是三級(jí)聯(lián)動(dòng)執(zhí)法效率低。

（3）采砂監(jiān)管智能化程度低。根據(jù)采砂監(jiān)管現(xiàn)狀可知，目前采砂監(jiān)管工作仍然缺乏相應(yīng)的高新技術(shù)手段來(lái)保障監(jiān)管工作的高效開(kāi)展。亟待解決的采砂管理難點(diǎn)問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是采砂船和采砂行為智能識(shí)別水平低；二是采砂量監(jiān)控技術(shù)手段不足；三是復(fù)雜水域環(huán)境下圖像監(jiān)測(cè)和傳輸效能低；四是未實(shí)現(xiàn)采砂全過(guò)程智能化管控。

2 河湖采砂智能化管控技術(shù)架構(gòu)

2.1 河湖采砂智能化管控總體架構(gòu)

針對(duì)傳統(tǒng)河湖采砂管理存在的人力投入大、無(wú)序采砂行為“看不到”“逮不著”、執(zhí)法難、智能化程度低等難點(diǎn)，面向河湖采砂管理中的船只管理、軌跡跟蹤、行為識(shí)別、采砂量管理、報(bào)警取證等需求，研究了基于仿復(fù)眼感知的采砂船及行為識(shí)別跟蹤、多元傳感器協(xié)同感知的采砂量智能監(jiān)測(cè)、基于獲取能量的采砂船自適應(yīng)視頻幀采集頻度等采砂智能化管控技術(shù)，再利用基于分布式的云平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、云計(jì)算平臺(tái)、多源數(shù)據(jù)融合與處理、“采砂監(jiān)管一張圖”信息可視化等技術(shù)進(jìn)行集成，研發(fā)了河湖采砂智能化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了采砂船?？俊⒉缮?、運(yùn)砂、堆砂全過(guò)程智能監(jiān)管[5]?？傮w架構(gòu)如圖1所示。

2.2 河湖采砂智能化管控平臺(tái)架構(gòu)

平臺(tái)按照“統(tǒng)一規(guī)劃、分步實(shí)施、集約高效、先進(jìn)實(shí)用”的原則，充分利用分布式存儲(chǔ)技術(shù)、云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)、多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、一張圖可視化技術(shù)等，集成研發(fā)河湖采砂全過(guò)程智能化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)采砂船跟蹤-采砂行為研判-采砂量監(jiān)測(cè)-預(yù)警與取證-執(zhí)法管理等功能。該平臺(tái)總體架構(gòu)包括用戶層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層、應(yīng)用支撐層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、信息采集層等六個(gè)層次以及信息安全體系和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，平臺(tái)架構(gòu)如圖2所示。

3 采砂智能化管控關(guān)鍵技術(shù)

3.1 基于仿復(fù)眼感知的采砂船行為識(shí)別跟蹤技術(shù)

為了解決采砂管控中的現(xiàn)實(shí)難題，引入以人工智能為代表的“智能+”技術(shù)，利用集成了前端智能感知設(shè)備與后臺(tái)優(yōu)化算法的智能化監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)涉砂敏感水域進(jìn)行采砂船及行為識(shí)別與報(bào)警，有效打擊無(wú)序采砂行為。

針對(duì)采砂船行為實(shí)時(shí)全過(guò)程管控要求，通過(guò)研究仿復(fù)眼成像原理及采砂行為圖像特征，研發(fā)了仿復(fù)眼采砂成像信息采集技術(shù)，見(jiàn)圖3（a），提出了基于仿復(fù)眼感知與深度學(xué)習(xí)的采砂行為識(shí)別與跟蹤技術(shù)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別驗(yàn)證分析，反復(fù)調(diào)整仿復(fù)眼成像裝置和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了采砂船行為精準(zhǔn)識(shí)別。結(jié)合采砂船目標(biāo)檢測(cè)、船只識(shí)別技術(shù)、采砂船位置等信息，實(shí)現(xiàn)了采砂船的可靠全過(guò)程軌跡追蹤，為采砂船行為的精確識(shí)別、自動(dòng)跟蹤、自動(dòng)取證和自動(dòng)預(yù)警等提供重要的技術(shù)支撐。

基于仿復(fù)眼感知的采砂船行為識(shí)別方法，包括仿復(fù)眼感知網(wǎng)絡(luò)、超像素聚類、顯著性計(jì)算三個(gè)部分，其特征在于所述的仿復(fù)眼感知網(wǎng)絡(luò)在一次評(píng)估中直接從完整圖像預(yù)測(cè)物體邊界框和類別概率，理解場(chǎng)景獲得船只感興趣區(qū)域，在感興趣區(qū)域上進(jìn)行超像素聚類獲得有感知意義的原子區(qū)域，通過(guò)顯著性計(jì)算分離出屬于物體的原子區(qū)域船只提取目標(biāo)。

本研究的快速定位方法采用圖3（b）方法：具有相同數(shù)量光電元件觀察到的區(qū)域如果采用變量來(lái)表示的話，半徑大小一致，僅存在角度上的差別，物體所在與系統(tǒng)的角度關(guān)系能夠通過(guò)元件所在的角度和與數(shù)量總數(shù)的商獲得；不同數(shù)量組合的光電元件陣列觀察到的區(qū)域，存在著在視野半徑上的區(qū)別，這些角度的參數(shù)都是相對(duì)固定的；在確定系統(tǒng)參數(shù)后，就可以通過(guò)線性規(guī)劃的方法規(guī)劃出由不同攝像機(jī)陣列視野疊加的區(qū)域，并計(jì)算出區(qū)域邊界線的交點(diǎn)，獲得位置所在的半徑，最后通過(guò)光電元件的數(shù)目以及元件所在的位置來(lái)計(jì)算觀察到的物體所在的空間位置[6]。

在采砂船只識(shí)別檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行船只的識(shí)別基礎(chǔ)上，系統(tǒng)用戶（即采砂監(jiān)管人員）可以根據(jù)盜采偷運(yùn)的河湖重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行自定義配置警戒區(qū)域，并相應(yīng)設(shè)置停滯時(shí)間上限，對(duì)駛?cè)氲脑摼鋮^(qū)域的涉砂船只，計(jì)算其靜止的時(shí)間是否超過(guò)停滯時(shí)間上限，若超過(guò)則可懷疑為違法采砂船只，系統(tǒng)以彈窗的形式告知監(jiān)管人員，進(jìn)行聯(lián)動(dòng)報(bào)警，上傳報(bào)警信息和自動(dòng)拍攝的圖像證據(jù)，形成合理的證據(jù)鏈[7]（見(jiàn)圖4）。

3.2 多元傳感器協(xié)同感知的采砂量智能監(jiān)測(cè)技術(shù)

針對(duì)采砂量計(jì)算主要采用水下量測(cè)或簡(jiǎn)單運(yùn)砂船數(shù)量統(tǒng)計(jì)等方法，存在計(jì)量不準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)監(jiān)管難等問(wèn)題，研發(fā)了多類傳感器采砂識(shí)別裝置狀態(tài)融合的采砂量監(jiān)測(cè)技術(shù)。該技術(shù)融合多類傳感器進(jìn)行采砂裝置信息采集，利用智能信息分析與處理方法，建立了基于最優(yōu)估計(jì)算法的采砂量精確計(jì)算。本文的采砂量智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件集成主要包括船載監(jiān)測(cè)設(shè)備、重要水域視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備及應(yīng)用服務(wù)器的集成，集成框架如圖5所示。

根據(jù)采砂船挖掘機(jī)采砂裝置特點(diǎn)，該技術(shù)首先分析采砂斗數(shù)與采砂挖掘機(jī)鏈斗參數(shù)的相互關(guān)系，建立采砂船二級(jí)鏈斗和一級(jí)鏈斗傳感器數(shù)據(jù)采集融合模型（二級(jí)采用光電傳感器+電磁感應(yīng)、一級(jí)鏈斗采用超聲波傳感器+光電傳感器），實(shí)現(xiàn)了采砂裝置多狀態(tài)信息采集；其次，基于動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算、工作狀態(tài)判斷、斗數(shù)關(guān)系分析等智能分析與處理方法，排除異常干擾信息或虛假故障信息，最后通過(guò)卡爾曼濾波算法及K-means算法進(jìn)行采砂檢測(cè)與計(jì)算，利用反饋迭代方法計(jì)算出采砂量精確結(jié)果，實(shí)現(xiàn)采砂量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

在進(jìn)行采砂量監(jiān)測(cè)時(shí)，綜合運(yùn)用三類傳感器，其組合方式有兩種：二級(jí)鏈斗采用光電傳感器+電磁感應(yīng)、一級(jí)鏈斗采用超聲波傳感器+光電傳感器。圖6中為達(dá)到直觀的效果將三個(gè)傳感器并列放在一起。

采砂量計(jì)算原理：每艘采砂船的挖斗體積是固定的，根據(jù)開(kāi)采區(qū)域的砂石密度（由采區(qū)砂石品質(zhì)決定），可以估算出每個(gè)挖斗的作業(yè)時(shí)的挖沙質(zhì)量，通過(guò)傳感監(jiān)測(cè)裝置獲取的挖斗數(shù)量，乘以單位挖斗的挖沙量，即可得到一次采砂作業(yè)中開(kāi)采的采砂量。

對(duì)采砂挖斗的常規(guī)計(jì)算采用如下計(jì)算方法：

① 采用智能傳感器計(jì)數(shù)，統(tǒng)計(jì)砂石采集斗數(shù)；

② 采用智能傳感器測(cè)距，測(cè)量斗中砂石高度；

③ 計(jì)算砂斗中砂石的體積。

通過(guò)傳感器測(cè)量出砂斗中無(wú)砂石部分的高度，計(jì)算出砂斗無(wú)砂石部分的體積，用砂斗總體積減去無(wú)砂石部分的體積即為此砂斗中所采砂石的體積。通過(guò)已知的該采區(qū)砂石密度乘以砂石體積，即可計(jì)算該砂斗中的砂石質(zhì)量。

3.3 基于獲取能量的采砂船自適應(yīng)視頻幀采集頻度技術(shù)

針對(duì)河湖采砂區(qū)域部分水岸供電設(shè)施存在不足造成監(jiān)控設(shè)備監(jiān)測(cè)中斷，以及水域通信環(huán)境的持續(xù)性陰雨天氣造成信息傳輸不穩(wěn)定等問(wèn)題，提出了基于太陽(yáng)能獲取的監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)能量預(yù)測(cè)方法，自適應(yīng)視頻幀采集頻度優(yōu)化技術(shù)與傳輸切換技術(shù)以及水域通信復(fù)雜信道環(huán)境下傳輸技術(shù)，解決了河湖采砂監(jiān)控信息的可靠傳輸?shù)碾y點(diǎn)問(wèn)題，顯著減少了傳輸中斷率，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)持續(xù)有效且傳輸穩(wěn)定（見(jiàn)圖7）。

3.3.1 采砂全過(guò)程自適應(yīng)圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)

針對(duì)河湖采砂區(qū)監(jiān)控區(qū)域供電設(shè)施缺乏導(dǎo)致監(jiān)控中斷問(wèn)題，提出了基于太陽(yáng)能能量獲取預(yù)測(cè)的自適應(yīng)圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)，首先根據(jù)河湖采砂區(qū)域的太陽(yáng)能獲取能量的數(shù)據(jù)，結(jié)合采砂區(qū)影響太陽(yáng)能獲取的氣候環(huán)境要素[8]，建立了基于核偏最小二乘方法的采砂監(jiān)控節(jié)點(diǎn)能量到達(dá)預(yù)測(cè)模型，有效提升了太陽(yáng)能量預(yù)測(cè)精度，突破了因外部環(huán)境多因素影響預(yù)測(cè)精度的技術(shù)難題，為監(jiān)測(cè)傳輸能量的合理使用提供依據(jù)。然后結(jié)合水岸區(qū)域部署的監(jiān)控設(shè)備，采用圖像變化檢測(cè)以及不同監(jiān)控圖像壓縮技術(shù)，建立了采砂監(jiān)測(cè)的持續(xù)有效監(jiān)測(cè)的優(yōu)化模型，利用圖優(yōu)化理論，提出基于太陽(yáng)能獲取的采砂區(qū)圖像監(jiān)測(cè)最大化監(jiān)測(cè)頻率方法，該方法能根據(jù)能量獲取的情況，自適應(yīng)選擇相應(yīng)的監(jiān)測(cè)頻率，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控持續(xù)性與最大監(jiān)控效用的平衡。

針對(duì)能量獲取型無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，研究了有效且高精度的能量到達(dá)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)天、月、季節(jié)和年等不同時(shí)間段的吸收能量差異性和應(yīng)用需求，建立了基于核偏最小二乘方法的四種類型能量預(yù)測(cè)模型。對(duì)于實(shí)際部署的能量獲取型無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，能量管理需要通過(guò)不同時(shí)間段的能量預(yù)測(cè)來(lái)支撐，并充分利用獲取能量最大化網(wǎng)絡(luò)性能。因此，本文目標(biāo)就是提出一個(gè)有效的能量預(yù)測(cè)方法去延長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)間并增加預(yù)測(cè)精度。

從圖8（a）可知，提出的基于核偏最小二乘能量預(yù)測(cè)方法比WCMA和EWMA方法有更好的預(yù)測(cè)精度，EWMA方法的預(yù)測(cè)誤差少于WCMA，這個(gè)結(jié)果不同于目前所得出的結(jié)論。通過(guò)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)環(huán)境溫度對(duì)能量預(yù)測(cè)精度起著重要的作用。預(yù)測(cè)模型沒(méi)有考慮平均風(fēng)速和環(huán)境溫度等因素。從圖8（b）可知，提出方法預(yù)測(cè)精度同樣優(yōu)于其他方法，但是所有能量預(yù)測(cè)算法的預(yù)測(cè)誤差都比圖8（a）結(jié)果更大。

為了進(jìn)一步評(píng)估提出能量預(yù)測(cè)方法的性能，設(shè)置不同的預(yù)測(cè)間隔長(zhǎng)度L，提出的方法與EWMA、WCMA預(yù)測(cè)誤差的結(jié)果顯示在表1中。

表1 預(yù)測(cè)誤差比較結(jié)果 %

從表1可以看出，提出預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)誤差與其他方法相對(duì)最小。此外，所有能量預(yù)測(cè)算法隨著預(yù)測(cè)間隔長(zhǎng)度的增加而增加。以上結(jié)果表示提出方法能量預(yù)測(cè)的有效性。

3.3.2 復(fù)雜水域環(huán)境下自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)

針對(duì)采砂區(qū)域通信環(huán)境的復(fù)雜性，采用獲取能量的預(yù)測(cè)算法和4G信號(hào)檢測(cè)算法相結(jié)合，構(gòu)建了自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸切換技術(shù)，防止因?yàn)樵O(shè)備能量不足或4G信號(hào)轉(zhuǎn)弱所導(dǎo)致的圖像發(fā)送失敗或丟失，有效解決了因能量不足而出現(xiàn)監(jiān)控中斷的難題。針對(duì)部分監(jiān)控區(qū)域受通信環(huán)境復(fù)雜或距離移動(dòng)信號(hào)覆蓋區(qū)域較遠(yuǎn)的情況，采用波束合成技術(shù)，通過(guò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)選擇和功率優(yōu)化，提出了多監(jiān)測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)的波束合成技術(shù)傳輸方法，提升了波瓣性能，減少對(duì)其他傳輸節(jié)點(diǎn)的干擾，有效增加了信息傳輸性能，解決了因水域通信信道環(huán)境特性造成傳輸能效低的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜水域環(huán)境下采砂監(jiān)控的持續(xù)可靠傳輸。

我們提供了一種太陽(yáng)能供電的傳感網(wǎng)絡(luò)采砂圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該實(shí)時(shí)圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用監(jiān)控?cái)z像頭，結(jié)合GPS定位信息和太陽(yáng)能能量預(yù)測(cè)算法，自適應(yīng)選擇發(fā)送視頻圖像的質(zhì)量。此外，結(jié)合采砂監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的剩余能量和監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)傳輸反饋情況，自動(dòng)切換至4G網(wǎng)絡(luò)或無(wú)線網(wǎng)橋中斷傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器，從而達(dá)到保證傳輸質(zhì)量和傳輸有效的自適應(yīng)切換。采砂監(jiān)測(cè)整體傳輸網(wǎng)絡(luò)圖和自適應(yīng)傳輸切換策略圖見(jiàn)圖9和圖10。

通過(guò)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的剩余能量和太陽(yáng)能預(yù)測(cè)能量情況，選擇不同監(jiān)控圖像質(zhì)量，可以自適應(yīng)監(jiān)控和傳輸數(shù)據(jù)，防止因能量不足而監(jiān)控中斷；采用太陽(yáng)能電池板進(jìn)行供電，可以大幅延長(zhǎng)提供設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間拍照的使用時(shí)間；采用預(yù)測(cè)獲取能量的算法和4G信號(hào)檢測(cè)算法，自適應(yīng)選擇發(fā)送監(jiān)控圖像質(zhì)量到無(wú)線網(wǎng)橋中斷節(jié)點(diǎn)至有線網(wǎng)絡(luò)，可以防止因?yàn)樵O(shè)備能量不足或4G信號(hào)轉(zhuǎn)弱所導(dǎo)致的圖片發(fā)送失敗或丟失。

4 河湖采砂智能管控信息化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

為更好地組織、指導(dǎo)河湖采砂管理和監(jiān)督工作，實(shí)現(xiàn)有據(jù)可循可查，基于上述關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計(jì)了河湖采砂智能管控平臺(tái)。平臺(tái)通過(guò)一級(jí)建設(shè)、多級(jí)部署，實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一的登錄門(mén)戶，統(tǒng)一的信息安全體系，構(gòu)建了省、市、縣三級(jí)水政部門(mén)服務(wù)體系，提供完善的保障環(huán)境和運(yùn)行環(huán)境，滿足了河湖采砂管理科學(xué)合理、經(jīng)濟(jì)高效、可持續(xù)化的發(fā)展[9]。平臺(tái)為河湖采砂提供了全天時(shí)全天候自動(dòng)監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)了采砂許可管理、采取范圍管理、船只管理、船臉識(shí)別、軌跡追蹤、行為識(shí)別與管理、采砂量管理、調(diào)度指揮、遠(yuǎn)程控制、報(bào)警取證等功能，有效提升了河湖采砂監(jiān)管技術(shù)水平和執(zhí)法能力，為河湖監(jiān)管和保護(hù)提供了有力支撐[10]。平臺(tái)界面如圖1中所示。

5 結(jié)論與建議

開(kāi)展河湖采砂智能管控技術(shù)研究，為當(dāng)前河湖采砂監(jiān)管與執(zhí)法提供了信息化的智慧解決方案，并在江西省鄱陽(yáng)湖區(qū)和贛江部分河段等采區(qū)進(jìn)行了示范應(yīng)用，對(duì)于強(qiáng)化河湖采砂現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督管理、嚴(yán)厲打擊非法采砂行為提供了技術(shù)支持和借鑒。

河湖采砂智能管控是集合智能感知前端、網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)據(jù)分析處理、智慧應(yīng)用為一體，涵蓋基礎(chǔ)地理、空間信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、綜合業(yè)務(wù)多類數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)監(jiān)控、監(jiān)管服務(wù)等功能的體系。河湖采砂管理涉及面廣、技術(shù)復(fù)雜，隨著河湖采砂行為的逐漸規(guī)范，管理的日益嚴(yán)格，專項(xiàng)整治工作的緊密開(kāi)展，河湖采砂監(jiān)管內(nèi)涵必將進(jìn)一步深化，在新形勢(shì)下勢(shì)必會(huì)有新的更高要求，因此，圍繞采砂管理與信息化領(lǐng)域，針對(duì)智慧管控的研究和探索還具有較為深遠(yuǎn)的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用拓展空間。