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基于物联网的海洋环境监测系统的研究与应用

陈中华  
【摘要】:近年来,随着我国对海洋的开发与利用,海洋环境污染逐渐加剧,海洋自然灾害时有发生,对海洋生态环境造成了严重影响,并带来了巨大的经济损失和社会影响,因此保护海洋环境刻不容缓。 保护海洋环境的重要环节就是海洋环境的监测,海洋环境监测的技术水平和能力直接影响着海洋资源开发和海洋环境保护的程度和效果。本文以物联网技术为基础,研究和设计了基于物联网的海洋环境监测系统,实现智能监测海洋环境,达到了海洋环境监测的测量参数综合化、系统模块化、数据传输实时化、监测服务一体化的目标。 本文以海洋环境智能监测的实际需求与发展趋势为基础,明确系统需实现的功能,以监测数据的传输、集成、数据库管理、数据分析评价等为研究内容,以构建切实可行的海洋环境监测系统为研究目标,设计了基于物联网的海洋环境监测系统。其中包括海洋环境监测的数据采集子系统、数据监测终端、信息管理子系统。 数据采集子系统部分主要通过在监测区域内布置大量的传感器节点,通过无线通信方式形成一个多跳的自组织的网络系统。采用ZigBee无线通讯方式将采集的海洋环境要素数据发送到数据监测终端,数据监测终端通过3G通信方式将监测数据实时的传送到监控中心。在采集海洋环境要素数据的同时还采取视频监控措施,以便更好的实现对监测区域全面的管理,视频数据通过无线微波通信方式发送到监控中心。监控中心的信息管理子系统以地理信息系统(GIS)的可视化功能为基础,通过数据仓库完成监测数据及计算数据的管理工作。运用VC++6.0进行可视化界面的编程;使用ADO(ActiveX Data Objects)控件连接数据库并对其中的数据进行调用;采用MATLAB作为计算引擎对各种分析和预警模型进行数值计算。将软件混合编程技术运用到海洋环境监测的信息管理子系统开发中,实现监测信息的在线管理与预警信息的发布、查询、分析等功能。 最后,本文探讨了基于聚类分析的数据挖掘算法在水质数据处理方面的应用。传统的模糊C均值(FCM)聚类方法是一种局部寻优算法,存在对初始化敏感和难以获得全局最优解的缺陷。遗传算法对数据处理可得到优化问题的全局近似最优解。因此结合两者提出了空间向量遗传聚类分析方法处理海洋环境监测数据并建立水质评估模型。该方法对海量数据处理时既可大大减少数据处理量,又能得到科学合理的处理结果。在运用遗传聚类分析方法对海洋环境监测数据处理过程中取得了很好的效果。 论文研究的成果将对今后进一步研究和开发海洋环境智能监测与灾害预警系统有着重要的参考价值。能够为我国海洋管理部门进行海洋环境的综合管理与合理开发海洋资源提供技术支持。


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