新质生产力|低空经济在水环境监测中的7大应用及3大趋势

添加时间：2024-12-02 09:10:24 作者：水环境解决方案 来源：水环境解决方案 分享到：

低空经济与水环境监测是两个紧密相连的领域，它们在技术革新、产业发展以及环境保护等方面都展现出了巨大的潜力和价值，尤其是近期国家和地方陆续出台了相关的政策文件，无人机在环境监测将有广泛的应用。

低空经济作为一种新兴的经济形态，正逐渐在各大领域大展拳脚。它涵盖了通用航空、无人机应用、低空飞行服务等多个领域，具有带动性强、高效、灵活、多样化等特点。近年来，随着政策的引导和技术的迭代，我国低空经济产业环境持续优化，产业链不断延长，市场规模不断扩大。

而低空经济的兴起，特别是无人机技术及传感技术的快速发展，为水环境监测提供了新的解决方案，也有不少企业开始了环境监测的低空经济，在采样、快检、溯源等方向有良好的竞争力。

环境监测的低空经济，利用无人机技术在水环境监测中发挥着重要作用，具体应用包括水质监测、水下水质监测、污染源追溯、水生态监测、水下测绘和智能采样等方面，未来可能会形成一个比较好的产业链。

1. 航行水质监测

技术手段：

• 无人机搭载多光谱或高光谱传感器，实时监测水体的光谱特性，反演水质数据。

• 数据通过无线传输模块发送回地面站，进行初步处理和分析。

• 利用专业软件进一步分析数据，识别污染源和评估环境质量。

优势：

• 高效灵活：无人机能够快速覆盖大面积水域，实时反演水质参数。

• 精准监测：搭载多光谱或高光谱传感器，能够准确评估水质状况。

• 快速响应：及时发现污染事件，快速预警和处理。

2. 水下水质监测

技术手段：

• 无人机搭载传感器、电极或全光谱，可以监测多参数、COD、氨氮、硝酸盐、氟化物、氯化物、叶绿素、藻密度、藻分类、CDOM等指标。

• 通过GPS和压力传感器可以实现定点、定深监测。

• 实时收集水质数据并通过无线传输模块发送回地面站。

• 利用专业软件分析数据，评估水质状况。

优势：

• 传感器技术：实时获取污染物分类和浓度信息，准确度高于高光谱。

• 替代传统采样监测：覆盖更大范围，实时反映水质变化，提升污染事件响应速度，减少实验室分析。

3. 污染源追溯

技术手段：

• 低空监测设备：利用无人机搭载AI摄像头，结合光谱，绘制污染物扩散的三维空间模型，识别污染源，如垃圾堆放、异常色度、温度、水质、异常光谱等。

• 自主搜寻算法：主成分分析（PCA）、聚类分析（CA）及大数据模型等。

• 多平台协作：多无人机协作进行污染区域覆盖、同步数据采集和边界跟踪，提升监测效率和准确性。

优势：

• 高效监测：无人机能够快速覆盖大面积区域，实时监测污染物浓度，提升监测效率。

• 精准定位：利用AI识别算法，无人机可以自动识别污染物排放点，提高监测的准确性。

• 多平台协作：多无人机协作可以同步数据采集，增强时空多样性和时效性，提升监测效率。

4. 水生态监测

技术手段：

• 无人机搭载AI摄像头用于全时段、高清晰度进行岸域植被、水域植被分布、水面污染情况等，结合AI算法进行智能分析。

• 搭载水下摄像头可以进行水生物调查。

• AI算法自动识别巡检问题、采集现场照片、全程录像，并将问题反馈给调研人员。

优势：

• 高精度感知：采用AI摄像头结合样本库，提供精确生态信息。

• 实时数据处理：高效边缘计算和实时报备功能，确保快速响应和即时反馈。

5. 水下测绘

技术手段：

• 激光雷达用于快速获取水下地形数据，建立高精度数字高程模型（DEM）。

• 无人机技术覆盖大面积区域，提高测绘效率，降低人力成本和安全风险。

优势：

• 降低成本：相比传统人工潜水和大型水下机器人，无人机测绘显著降低了成本和安全风险。

• 广泛覆盖：无人机能覆盖大面积区域，提升测绘效率。

6. 智能采样

技术手段：

• 在无人机上面搭载水质采样器，可以满足3838因子采样需求。

• 通过GPS和压力传感器可以实现定点、定深水质采样。

优势：

• 降低成本：相比传统人工采样，无人机采样显著降低了成本和安全风险，尤其是一些大型湖库的场景。

• 广泛覆盖：无人机能覆盖大面积区域、高频次采样，无惧地形和天气情况。

7. 排污口排查

技术手段：

• 在无人机上面搭载AI摄像头，进行排口的快速识别。

• 排口信息如图片、GPS信息、周围行业状态可以实时回传

优势：

• 降低成本：相比传统人工排查，无人机采样显著降低了成本和安全风险，尤其是一些密集的或者小的排口。

• 广泛覆盖：无人机能覆盖大面积区域，无惧地形和天气情况。

无人机在水环境监测领域的未来发展趋势和前景非常广阔，主要体现在以下几个方面：

1. 数据精准化：随着无人机飞行稳定性和航时能力的不断提高，以及搭载的传感器和设备性能的不断优化，无人机将能够实现更精准的水质监测和污染源追溯。

   
   

2. 因子特征化：未来的环境监测传感器将朝着多参数方向发展，同时一些生物传感技术、电极技术的应用，可能实现重金属、有机物的快速测量。

3. 分析场景化：未来的水环境监测需要转向更加综合或场景化的视角，针对汛期、氮磷管控、水华预警、汛期污染、溯源等进行专项的数据推演和模型建立。实现对大规模数据的高效处理和准确分析，及数据可视化呈现。

综上所述，无人机技术在水环境监测中的应用已经取得了显著的成效，并且随着技术的不断发展和创新，其在未来的发展前景非常广阔，将在保护水环境和促进可持续发展方面发挥更大的作用。