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浅谈数据融合技术在环境监测网络中的应用

2020-05-05 175 上传者：管理员

摘要：由于环境质量与我国民众的身体健康以及社会经济发展密不可分，因而环境监测工作尤为重要，随着环境监测工作的不断深入，越来越需要对多个维度的数据进行处理，这为数据融合技术的发展提供了机遇。本文通过对数据融合技术的基本概念的阐述，探析其在环境监测网络中的应用，以此为环境发展提供参考。

关键词：
应用分析
提供参考
数据融合技术
环境监测网络
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自改革开放以来，我国经济发展取得了十分显著成绩，但是随之而来的便是我们赖以生存的环境受到越来越严重的破坏。因此，为了改善我国环境质量，我国加大了环境治理力度，同时也为环境监测提出了更加严格的要求。在环境监测网络中，需要对很多数据进行分析与处理，以此来为后续环境治理工作的开展提供依据，而数据融合技术在其中有着较大的应用潜力，所以加大对数据融合技术的研究就显得很有必要。

1、数据融合技术概述

1.1数据融合技术的含义

所谓数据融合技术，指的是通过采集数据信息，并加以综合分析，从而为接下来的决策提供必要的依据。对于数据融合技术来说，其在出现早期主要是应用在军事领域，并且随着智能技术的不断发展，将数据技术与智能化技术相结合，从而为数据融合技术的出现奠定了宝贵基础。在使用数据融合技术时，信息数据通过各类传感器进行采集，并最终汇聚到信息系统中进行处理，最终将信息以波形、数据的形式表现出来，使人们可以更加直观地看到数据信息，有助于提升工作效率。

1.2数据融合的原理与过程

通常来说，数据融合分为两个阶段，即:数据预处理与数据融合。在数据预处理阶段，其可对遥感图像、大气等参数进行纠正，并调节与匹配立体空间。在调节、匹配遥感影像空间时，数据融合通常会根据特征、空间等信息来进行匹配，并采用现代化的算法来找出多幅图像中最为显著的特征，有助于更有效的构建不同影像中的映射关系，降低数据误差。在数据融合阶段，需要对多个传感器中的信息源数据进行收集，并予以融合、分析，有助于提升位置信息与环境数据的准确程度。环境监测人员可根据实际需求选择需要的数据进行进一步的计算，从而使数据信息更加精准，为后续工作的开展提供真实、可靠的数据支持，最大限度的提升环境监测质量。

2、构建环境监测网络的意义

对于环境监测网络来说，其由三个模块构成，即:数据采集模块、数据通信模块与应用模块。其中，系统采集模块是由各个检测站点所组成，在数据采集过程中，监测站点会使用大量的硬件设备，以此来完成大气环境、水环境的数据信息采集工作，并通过数据通信模块将所搜集到的信息上传到数据库中，如果出现网络连接中断问题，则可在网络通信恢复后再次进行数据的传递，确保数据信息可以完整的上传到数据库中。环境监测系统需要采集的信息种类比较多，所以对网络的数据处理、分析能力会提出比较高的要求，所以为了提升环境监测网络的信息处理能力，则必须要在其中应用更为现代化的技术，确保环境监测数据可以得到妥善的处理与分析。

3、数据融合技术在环境监测中应用存在的问题

当前，数据融合技术在环境监测网络中的发展十分迅速，但是也存在许多亟待解决的问题，具体为:

3.1数据处理技术有待完善

在应用数据处理技术过程中，由于存在各种外部因素的作用，导致数据缺陷或者数据冲突等情况时常发生，致使数据信息的处理欠缺全面性，甚至会在数据处理阶段产生比较多的冗余信息，极大的增加网络数据传输压力，影响数据处理的效率与质量。

3.2未构建起完善的数据融合环境质量评价体系

当前，由于基础评价指标比较少，历史收录数据不全面，往往会造成最终的评价结果欠缺全面性，难以将真实的外部环境质量表现出来。此外，环境监测网络目前主要对同类别的数据信息进行收集与分析，欠缺对图像、影像等多媒体信息的收集，致使监测人员难以如实的判断出真实的环境质量，进而会对接下来环境治理工作目标的制定造成直接影响。

3.3环境监测数据质量有待提升

在对外部环境质量进行监测时，监测数据的质量控制手段目前还比较少，导致很难发现监测数据中是否存在问题。此外，对于所监测的数据来说，影响监测质量的因素比较多，仅通过抽查是无法全面的发现其中问题的，同时监测人员的专业素质也存在差异，更是加大了提升环境监测数据现场质量控制的难度。

4、解决数据融合技术在环境监测网络中问题的建议

4.1提升数据采集效率

首先，根据需求来对环境信息进行归类与评价，对监测仪器的工作参数进行实时记录，识别并剔除失真数据，从而最大限度的提升监测数据的采集效益与质量。

4.2优化监测网络结构

下大力气拓展分布式存储的应用范围，使信息处理效率以及网络可靠性得到最大限度的提升，同时增加区域数据传输节点的设置数量，同时努力提高固定区域监测数据的使用率。

4.3推进监测数据公开

建设环境监测大数据平台，统一方法标准和数据格式，实现各级监测数据互联互通，通过终端软件、新媒体等形式发布环境质量信息并收集个人感官数据，真实、准确、全面、客观评价环境质量。

4.4强化数据综合分析

积极组织监测人员参加数据分析培训讲座，努力提升监测人员的数据分析、深度挖掘数据的能力。

5、结语