【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及環境監測領域，尤其是一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法。
技術介紹
1、傳統大氣環境監測主要依賴地面設立的固定監測站點進行數據采集。固定監測站在特定的位置對空氣中的污染物如二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、顆粒物(pm2.5、pm10等)及揮發性有機物等進行監測。
2、上述設立于地面的固定監測站點雖然能提供較為準確的數據，但受限于站點數量和布局，往往難以全面覆蓋廣闊的地理區域，特別是在地形復雜、環境多變的地區，監測數據的空間覆蓋程度存在明顯不足。盡管空間數據建模技術能夠基于固定監測站的數據構建大氣環境的空間分布模型，但由于固定站點只能在固定坐標采集數據，無法根據大氣環境的變化動態調整數據的最有效采集點，從而影響了空間建模的精確度和實時性。此外，高密度建設環境監測站的成本較高，導致監測站分布稀疏，進一步限制了環境數據空間建模的準確性和詳細程度，同時也為局部區域的環境數據空間建模帶來了挑戰。
3、基于此，本申請提出一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，在大氣環境監測中，克服傳統固定監測站點受數量、布局限制難以全面覆蓋地理區域的問題；同時克服針對依賴監測站數據進行數據空間建模時，無法動態調整采集點導致空間建模精確度和實時性不足的問題；以及克服因建設成本高導致監測站分布稀疏進而限制環境數據空間建模準確性和詳細程度的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提出一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，利用無人機平臺搭載
2、為實現上述目的，本專利技術的技術方案是：一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述方法依托的設備包括無人機搭載的監測傳感設備、衛星導航信號接收設備以及云計算平臺，包括以下步驟；
3、s1：通過無人機采集一定數量的散點大氣數據，并記錄散點大氣數據及其對應的坐標，傳輸至云端；
4、s2：使用克里金插值技術，基于已測坐標點的大氣數據，估算未測坐標點的大氣數據；
5、s3：計算未測坐標點大氣數據的估算偏差值；
6、s4：通過衛星導航功能驅使無人機到估算偏差值最大的坐標點采集數據，并傳輸至云端；
7、s5：基于新采集的數據，根據步驟s3和s4計算并更新大氣數據空間模型，同時重新計算各未測坐標點的估算偏差值；
8、s6：重復步驟s4至s5，直到空間中各未測坐標點估算偏差值的最大值小于設定的容許值。
9、優選的，所述大氣數據的監測對象涵蓋空氣中的多種污染物，包括二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、顆粒物及揮發性有機物。
10、優選的，所述步驟s1具體為：通過無人機搭載監測傳感設備和衛星導航信號接收設備，采集一定數量的散點大氣數據，以向量z的形式儲存；并記錄數據對應的坐標，以矩陣x的形式儲存；將向量z和對應的坐標矩陣x通過物聯網通訊技術傳輸至云端。
11、優選的，所述物聯網通訊技術包括4g技術、5g技術、nb-iot技術中的任一種。
12、優選的，所使用的克里金插值技術包括普通克里金插值、回歸克里金插值及協同克里金插值中的任一種。
13、優選的，所使用的克里金插值技術為普通克里金插值，所述基于已測坐標點的大氣數據，估算未測坐標點的大氣數據具體為：
14、s2.1：構建空間數據之間的空間自相關函數；
15、s2.2：計算已測坐標點之間的協方差矩陣v0和未測坐標點與已測坐標點之間的協方差矩陣vc；
16、
17、式中，ρ表示自相關系數，由空間自相關函數計算求得；d表示已測數據點的數量；n表示未測數據點的數量；σ表示標準差，由已測大氣數據求得；
18、s2.3：計算插值權重，并對未測坐標進行插值計算：
19、
20、zkr,k＝ztβ?(5)
21、式中，l表示元素都為1的矩陣；β表示一個包含插值權重系數的向量；λ為拉格朗日乘子；k表示第k個未測點；vc(k)為協方差矩陣vc的第k列，描述所有已測數據點與第k個未測點的相關關系，zkr,k表示對第k個未測點的大氣數據估算值。
22、優選的，所述空間自相關函數形式采用理論空間自相關函數，包括指數函數、高斯函數、matérn方程中的任一種。
23、優選的，所述空間自相關函數采用高斯函數形式，具體為：
24、
25、式中，τx、τy和τz分別表示空間中任意兩點在x、y和z方向上的距離，通過儲存在坐標矩陣x中的坐標信息進行計算；θx、θy和θz分別表示在x、y和z方向上的自相關距離參數。
26、優選的，所述計算未測坐標點大氣數據的估算偏差值具體為：
27、σe＝(v0-1vc)tv0?????(6)
28、式中，σe是包含各未測點估算偏差的向量。
29、相較于現有技術，本專利技術具有以下有益效果：
30、本專利技術依托無人機搭載監測傳感設備和衛星導航系統，為大氣數據的空間建模提供了三維空間中高效率、高靈活性的動態數據采集方式；同時，通過無人機設備與云計算平臺的聯動機制，實現了實時計算以及動態優化數據采集軌跡。更為關鍵的是，通過應用克里金插值技術，本方法不僅構建了高精度的大氣數據空間模型，還通過計算估測點的估算偏差值，為實時調整和優化無人機數據采集軌跡提供了科學依據。
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1.一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述方法依托的設備包括無人機搭載的監測傳感設備、衛星導航信號接收設備以及云計算平臺，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述大氣數據的監測對象涵蓋空氣中的多種污染物，包括二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、顆粒物及揮發性有機物。
3.根據權利要求1所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：通過無人機搭載監測傳感設備和衛星導航信號接收設備，采集一定數量的散點大氣數據，以向量z的形式儲存；并記錄數據對應的坐標，以矩陣X的形式儲存；將向量z和對應的坐標矩陣X通過物聯網通訊技術傳輸至云端。
4.根據權利要求3所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述物聯網通訊技術包括4G技術、5G技術、NB-IoT技術中的任一種。
5.根據權利要求1所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所使用的克里金插值技術包括普通克里金插值、
6.根據權利要求3所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所使用的克里金插值技術為普通克里金插值，所述基于已測坐標點的大氣數據，估算未測坐標點的大氣數據具體為：
7.根據權利要求6所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述空間自相關函數形式采用理論空間自相關函數，包括指數函數、高斯函數、Matérn方程中的任一種。
8.根據權利要求6所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述空間自相關函數采用高斯函數形式，具體為：
9.根據權利要求6所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述計算未測坐標點大氣數據的估算偏差值具體為：
...【技術特征摘要】
1.一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述方法依托的設備包括無人機搭載的監測傳感設備、衛星導航信號接收設備以及云計算平臺，包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述大氣數據的監測對象涵蓋空氣中的多種污染物，包括二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、顆粒物及揮發性有機物。
3.根據權利要求1所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述步驟s1具體為：通過無人機搭載監測傳感設備和衛星導航信號接收設備，采集一定數量的散點大氣數據，以向量z的形式儲存；并記錄數據對應的坐標，以矩陣x的形式儲存；將向量z和對應的坐標矩陣x通過物聯網通訊技術傳輸至云端。
4.根據權利要求3所述的一種依托無人機平臺的大氣環境監測數據空間建模方法，其特征在于，所述物聯網通訊技術包括4g技術、5g技術、nb-iot技術中的任一種。
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