環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測中多源數(shù)據(jù)融合與綜合分析方法研究

潘麗娟

（南京白云環(huán)境科技集團(tuán)股份有限公司，江蘇 南京 210000）

引言

在現(xiàn)代社會，環(huán)境突發(fā)事件的頻繁發(fā)生對人類生活和生態(tài)系統(tǒng)造成了巨大影響。因此，建立高效的環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測系統(tǒng)成為當(dāng)務(wù)之急。隨著傳感器技術(shù)、遙感技術(shù)和移動傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，監(jiān)測環(huán)境中涌現(xiàn)了大量多源數(shù)據(jù)。然而，這些數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、不確定性以及質(zhì)量差異等問題給環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的綜合分析帶來了挑戰(zhàn)。

1 多源數(shù)據(jù)融合方法

1.1 傳感器數(shù)據(jù)融合原理與技術(shù)

在多源數(shù)據(jù)融合方法中，傳感器數(shù)據(jù)融合是一項關(guān)鍵技術(shù)，其原理在于將來自不同傳感器的信息有機(jī)地整合，以提高感知系統(tǒng)的全面性和準(zhǔn)確性。

在傳感器數(shù)據(jù)融合中，如圖1所示，各個傳感器收集到的數(shù)據(jù)以原始形式呈現(xiàn)。然后，通過數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)合并算法，將這些原始數(shù)據(jù)整合成更全面、準(zhǔn)確的信息。其中，信息互補(bǔ)是關(guān)鍵概念之一，指的是不同傳感器提供的信息相互補(bǔ)充，從而彌補(bǔ)各自的局限性。這種互補(bǔ)性可以在多個層面上實(shí)現(xiàn)，例如融合不同傳感器的空間信息、頻譜信息或時間信息。

圖1 傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)示意

數(shù)據(jù)融合技術(shù)中，融合算法的選擇至關(guān)重要。常見的融合算法包括加權(quán)平均、卡爾曼濾波、小波變換等。這些算法根據(jù)具體應(yīng)用場景和傳感器特性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，以確保融合結(jié)果既保留了各傳感器的優(yōu)勢，又減少了可能存在的冗余信息。

1.2 衛(wèi)星遙感與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的整合方法

衛(wèi)星遙感與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的整合方法至關(guān)重要，其中一種常見而有效的技術(shù)是基于數(shù)據(jù)同化的方法。該方法通過數(shù)學(xué)模型，將衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)一致性調(diào)整，以達(dá)到更準(zhǔn)確的綜合觀測結(jié)果。具體而言，采用變分同化技術(shù)，通過最小化模型與觀測數(shù)據(jù)的差異，獲得對地觀測數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計。其表達(dá)式可用以下公式表示：

其中，Dintegrated為整合后的地觀測數(shù)據(jù)，Dmodel為數(shù)學(xué)模型模擬的地面狀態(tài)，Dsatellite為衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，H為觀測算子，K為衛(wèi)星數(shù)據(jù)和模型模擬數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差矩陣的乘子。

通過模型模擬地面狀態(tài)，即Dmodel，考慮地表特征和氣象要素的時空演變。接著，通過觀測算子H將模型模擬的數(shù)據(jù)映射到衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)空間，實(shí)現(xiàn)模型與觀測數(shù)據(jù)的對比。乘子K的引入旨在根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的權(quán)重對模型結(jié)果進(jìn)行修正，使整合結(jié)果更貼近實(shí)際觀測[1]。

此外，考慮到不同數(shù)據(jù)源的觀測誤差和權(quán)重分布不同，變分同化方法能夠通過迭代調(diào)整模型狀態(tài)，逐漸使整合后的結(jié)果逼近真實(shí)地觀測情況。這種基于數(shù)據(jù)同化的整合方法在提高地觀測數(shù)據(jù)的精度和一致性方面具有顯著優(yōu)勢。

1.3 無人機(jī)與移動傳感器數(shù)據(jù)的融合策略

在無人機(jī)與移動傳感器數(shù)據(jù)融合策略中，關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)這兩種源數(shù)據(jù)的有效整合，以提升感知系統(tǒng)的綜合性能。首先，需要考慮時空關(guān)聯(lián)性，通過時空關(guān)聯(lián)算法將無人機(jī)獲取的高時空分辨率數(shù)據(jù)與移動傳感器采集的地面移動數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，確保數(shù)據(jù)的一致性。其次，考慮到可能存在多模態(tài)的感知數(shù)據(jù)，如圖像和聲音等，融合策略需要綜合考慮不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取和融合，以充分挖掘多源信息。此外，為確保數(shù)據(jù)實(shí)時性，需考慮無人機(jī)與移動傳感器之間的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)傳輸效率，采用高效的通信協(xié)議和實(shí)時數(shù)據(jù)處理算法，以確保整合后的數(shù)據(jù)能夠在實(shí)際應(yīng)用中及時而準(zhǔn)確地支持決策。這一融合策略的技術(shù)細(xì)節(jié)包括對不同源數(shù)據(jù)的時空協(xié)同處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一融合和實(shí)時性保障，使其成為應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境和緊急應(yīng)急場景的有效感知方案。

2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與預(yù)處理

2.1 噪聲抑制與異常值處理

在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與預(yù)處理中，噪聲抑制與異常值處理是關(guān)鍵步驟，旨在提高數(shù)據(jù)的精度和可靠性。噪聲抑制主要通過濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)，其中一種常見的方法是利用移動平均濾波器，具體表達(dá)式如下：

其中，Dfiltered[n]表示濾波后的數(shù)據(jù)，D[n]為原始數(shù)據(jù)，N為濾波窗口大小。該濾波器對數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，有效抑制了短時噪聲的影響，提高了數(shù)據(jù)的平滑度。

異常值處理則涉及數(shù)據(jù)中可能存在的突發(fā)性異常情況，其中一種常見的方法是基于閾值的異常檢測。具體而言，可以使用均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ計算異常值的閾值，對于某一數(shù)據(jù)點(diǎn)D[n]，若其偏離均值超過一定倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即則將其視為異常值，并進(jìn)行相應(yīng)處理。

其中，Dprocessed[n]為處理后的數(shù)據(jù)。對于異常值的處理方式可以根據(jù)具體情況選擇，如替換為均值、進(jìn)行插值或剔除等方法。

綜合運(yùn)用噪聲抑制和異常值處理，可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除噪聲干擾和異常值的影響，使得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)更符合實(shí)際場景，為后續(xù)分析和建模提供可靠的基礎(chǔ)。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)定與糾正

數(shù)據(jù)標(biāo)定與糾正是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，旨在消除采集過程中的系統(tǒng)誤差和校正數(shù)據(jù)的度量單位，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性。標(biāo)定過程首先涉及傳感器的標(biāo)定，即確定傳感器的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。內(nèi)部參數(shù)包括相機(jī)的焦距、畸變系數(shù)等，而外部參數(shù)則包括相機(jī)在世界坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)。標(biāo)定的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

其中，Pimage為圖像坐標(biāo)，Pworld為世界坐標(biāo)，K為相機(jī)內(nèi)參矩陣，R∣t為相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。

在數(shù)據(jù)標(biāo)定的基礎(chǔ)上，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正，包括畸變糾正和姿態(tài)糾正。畸變糾正通過畸變模型，如徑向畸變模型，對傳感器采集的圖像進(jìn)行畸變校正，消除圖像中由于傳感器特性引起的形變[1]。姿態(tài)糾正則是為了使數(shù)據(jù)在不同坐標(biāo)系中保持一致，需要根據(jù)傳感器的安裝姿態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)。這兩個過程可以表達(dá)為：

其中，Dcorrected為糾正后的數(shù)據(jù)，Draw為原始數(shù)據(jù)，Dcalibrated為經(jīng)過標(biāo)定的數(shù)據(jù)。

通過數(shù)據(jù)標(biāo)定與糾正，可以消除由于傳感器特性和安裝姿態(tài)引起的誤差，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。這一過程對于各種傳感器數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用，尤其是在精密測量和計量領(lǐng)域，具有重要的技術(shù)意義。

2.3 數(shù)據(jù)時空同步性的處理方法

數(shù)據(jù)時空同步性的處理在多源數(shù)據(jù)融合中至關(guān)重要，其目標(biāo)是使來自不同傳感器的數(shù)據(jù)在時域和空域上具有一致性，為后續(xù)的融合和分析提供可靠基礎(chǔ)。在時域上，數(shù)據(jù)時空同步性處理考慮到不同傳感器的數(shù)據(jù)采集頻率不同，可采用插值或降采樣等方法將其同步至相同時間步。

在空域上，考慮到不同傳感器可能位于不同位置，需要進(jìn)行空間配準(zhǔn)，使得它們在相同坐標(biāo)系下表達(dá)。這可通過特征匹配、幾何變換等方法實(shí)現(xiàn)。以特征匹配為例，對于傳感器A和B的圖像數(shù)據(jù)，可通過提取圖像特征點(diǎn)，如ORB特征點(diǎn)，再進(jìn)行匹配和變換，使得它們在同一空間坐標(biāo)系下表達(dá)[2]。

綜合時域和空域處理，可實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)在時空上的同步性，為后續(xù)的融合與分析提供一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3 綜合分析方法與模型構(gòu)建

3.1 時空關(guān)聯(lián)分析

時空關(guān)聯(lián)分析是多源數(shù)據(jù)融合中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在挖掘不同數(shù)據(jù)在時域和空域上的關(guān)聯(lián)性，以揭示其潛在的規(guī)律和趨勢。在時域上，時空關(guān)聯(lián)分析考慮數(shù)據(jù)在相鄰時間點(diǎn)之間的關(guān)系，可通過時滯相關(guān)、自回歸模型等方式進(jìn)行。以自回歸模型為例，對于某一傳感器數(shù)據(jù)D[t]，其自回歸模型可表達(dá)為：

其中，p為時間滯數(shù)，?i為自回歸系數(shù)，ε[t]為殘差項。通過建立自回歸模型，可以揭示數(shù)據(jù)在時域上的延遲關(guān)系，為后續(xù)的預(yù)測和分析提供依據(jù)。

在空域上，時空關(guān)聯(lián)分析關(guān)注不同傳感器或觀測點(diǎn)之間的空間關(guān)聯(lián)性。常見的方法包括空間協(xié)方差函數(shù)、克里金插值等。以空間協(xié)方差函數(shù)為例，對于兩個傳感器數(shù)據(jù)Di和Dj，其空間協(xié)方差函數(shù)可定義為：

其中，h為空間距離，μi和μj為數(shù)據(jù)的均值。通過計算空間協(xié)方差函數(shù)，可以得到數(shù)據(jù)在空域上的相關(guān)性，為多源數(shù)據(jù)的融合提供重要依據(jù)。

時空關(guān)聯(lián)分析的關(guān)鍵在于綜合考慮時域和空域的關(guān)系，通過建立相應(yīng)的模型，揭示多源數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3.2 空間插值與預(yù)測模型

空間插值與預(yù)測模型在多源數(shù)據(jù)融合中扮演關(guān)鍵角色，旨在通過有效的數(shù)學(xué)模型推斷未觀測區(qū)域的數(shù)值，并填補(bǔ)空間上的缺失。在此過程中，普遍采用克里金插值作為一種常見的空間插值方法?？死锝鸩逯祷诳臻g上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過對這些點(diǎn)間的變異性進(jìn)行建模，估計未知位置的數(shù)值。其核心思想是通過調(diào)整不同方向上的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對未知位置進(jìn)行加權(quán)平均，表達(dá)為：

其中，Z0為未知位置的估計值，Zi為已知點(diǎn)的觀測值，λi為相應(yīng)點(diǎn)的權(quán)重?？死锝鸩逯的Ｐ偷膮?shù)（如方差、克里金參數(shù)等）通常通過擬合實(shí)際數(shù)據(jù)集得到，以最大程度地符合空間數(shù)據(jù)的變異性[3]。

除了克里金插值，其他預(yù)測模型如回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等也常用于空間預(yù)測。這些模型通過分析已有的數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并通過模型預(yù)測未知位置的數(shù)值。例如，回歸模型可表達(dá)為：

其中，Y為待預(yù)測的數(shù)值，X1，X2，...，Xn為已知特征，β0，β1，β2，...，βn為模型參數(shù)，ε為誤差項。

綜合空間插值與預(yù)測模型的應(yīng)用，有助于填補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失，生成更為完整的空間信息，并為環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測等實(shí)際應(yīng)用提供準(zhǔn)確的空間預(yù)測結(jié)果。

3.3 統(tǒng)計學(xué)方法在多源數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

在多源數(shù)據(jù)融合的環(huán)境中，統(tǒng)計學(xué)方法發(fā)揮著重要作用。這些方法通過分析數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計關(guān)系，揭示出隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式和規(guī)律，為綜合分析提供有力支持。統(tǒng)計學(xué)方法的應(yīng)用主要包括相關(guān)性分析、方差分析、協(xié)方差分析等。通過相關(guān)性分析，可以評估不同數(shù)據(jù)源之間的線性關(guān)系，從而了解它們在時空上的相互依賴程度。方差分析則有助于理解數(shù)據(jù)的變異性，識別異常值，為數(shù)據(jù)質(zhì)量控制提供依據(jù)。協(xié)方差分析在揭示數(shù)據(jù)之間的協(xié)同變化方面發(fā)揮作用，有助于構(gòu)建更為準(zhǔn)確的綜合模型。通過統(tǒng)計學(xué)方法的運(yùn)用，可以更全面地理解多源數(shù)據(jù)的特性，為環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測和綜合分析提供科學(xué)依據(jù)。

4 環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測案例研究

4.1 實(shí)時事件監(jiān)測與響應(yīng)

實(shí)時事件監(jiān)測與響應(yīng)是環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，該過程通過多源數(shù)據(jù)的實(shí)時采集和分析，以快速、準(zhǔn)確地識別和響應(yīng)突發(fā)事件，具體流程如圖2所示。

圖2 實(shí)時事件監(jiān)測與響應(yīng)流程

首先，各類傳感器、衛(wèi)星遙感以及無人機(jī)等設(shè)備實(shí)時收集環(huán)境數(shù)據(jù)，包括空氣質(zhì)量、溫度、濕度等多個維度，這些數(shù)據(jù)即時傳輸至中央監(jiān)測系統(tǒng)。在監(jiān)測系統(tǒng)中，通過多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實(shí)施實(shí)時事件監(jiān)測，檢測異常信號和趨勢。一旦檢測到潛在的突發(fā)事件，系統(tǒng)立即啟動響應(yīng)機(jī)制，如發(fā)出警報通知、啟動應(yīng)急設(shè)備、調(diào)度應(yīng)急人員等措施。

4.2 災(zāi)害風(fēng)險評估與預(yù)測

災(zāi)害風(fēng)險評估與預(yù)測在環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測中扮演著至關(guān)重要的角色。如圖3所示流程，該過程首先依賴于多源數(shù)據(jù)的積累，包括氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)通過多源融合技術(shù)整合至中央監(jiān)測系統(tǒng)。其次，采用先進(jìn)的統(tǒng)計學(xué)方法和模型，對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，以識別潛在的災(zāi)害風(fēng)險因素和趨勢。通過時空關(guān)聯(lián)分析，系統(tǒng)能夠辨識不同因素之間的關(guān)系，為災(zāi)害風(fēng)險的評估提供科學(xué)依據(jù)。

圖3 災(zāi)害風(fēng)險評估與預(yù)測流程

在預(yù)測階段，系統(tǒng)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)測信息，采用空間插值與預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)值預(yù)測。這些模型能夠有效地模擬環(huán)境要素在時空上的變化，為未來可能發(fā)生的災(zāi)害事件提供預(yù)測結(jié)果。同時，智能算法在模型構(gòu)建中發(fā)揮關(guān)鍵作用，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。最后，基于預(yù)測結(jié)果，系統(tǒng)生成災(zāi)害風(fēng)險評估報告，為決策者提供科學(xué)依據(jù)，使其能夠制定合理有效的災(zāi)害應(yīng)對策略。

4.3 環(huán)境突發(fā)事件應(yīng)急決策支持

環(huán)境突發(fā)事件應(yīng)急決策支持是在監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)時采集和分析多源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，針對突發(fā)環(huán)境事件提供決策支持的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)系統(tǒng)檢測到潛在的突發(fā)事件時，它迅速生成相應(yīng)的應(yīng)急決策支持信息。首先，系統(tǒng)利用傳感器、衛(wèi)星遙感和無人機(jī)等設(shè)備實(shí)時獲取事件相關(guān)數(shù)據(jù)，包括污染程度、影響范圍等。這些數(shù)據(jù)通過多源融合技術(shù)整合至中央監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對事件的全面把控。

在監(jiān)測系統(tǒng)中，智能算法和模型構(gòu)建發(fā)揮著重要作用，對事件的發(fā)展趨勢和影響進(jìn)行實(shí)時分析和預(yù)測。系統(tǒng)基于這些分析結(jié)果生成應(yīng)急決策支持報告，包括事件的緊急程度、推薦的響應(yīng)措施、可能影響的區(qū)域等信息。這一報告為決策者提供了科學(xué)依據(jù)，幫助其迅速制定有效的應(yīng)急策略，包括資源調(diào)配、人員安排以及可能的疏散計劃。

5 結(jié)語

通過本文的研究，不僅深化了對多源數(shù)據(jù)融合與分析方法的理解，也為環(huán)境監(jiān)測與應(yīng)急管理領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新提供了實(shí)質(zhì)性的支持。隨著社會的發(fā)展，環(huán)境監(jiān)測將面臨更多挑戰(zhàn)，而本文的研究成果將為未來的研究和應(yīng)用提供有力的指導(dǎo)。