无人机低空组网多机协同大面积水质监测方法及系统与流程

本发明涉及水质监测，更具体地说，本发明涉及无人机低空组网多机协同大面积水质监测方法及系统。

背景技术：

1、随着无人机技术和光谱传感技术的快速发展，利用无人机搭载光谱传感器进行水质监测已成为环境监测领域的重要技术手段。大面积水域的水质监测面临覆盖范围广、空间异质性强、监测时效性要求高等多重挑战，单架无人机难以在有限时间内完成对大面积水域的全覆盖监测，因此多无人机协同监测成为必然的技术选择。

2、现有技术中，多无人机协同水质监测通常采用以下技术路径：其一，为各无人机预先规划独立的监测航迹，各无人机按照预设航迹完成各自区域的采集任务后，将数据回传至地面站进行统一拼接和反演；其二，基于深度学习或人工智能算法对水质参数的时空分布进行预测，再依据预测结果指导无人机的采样任务分配和飞行路径规划；其三，利用高光谱成像设备获取水体光谱数据，通过集成学习或神经网络模型反演水质参数。

3、然而，上述现有技术方案存在以下共性问题：第一，各无人机的监测区域相互独立，缺乏无人机之间的实时数据交互和相互校验机制，导致相邻监测区域交界处的数据一致性无法得到保障，容易出现光谱数据的拼接错位或偏差；第二，现有技术对交界区域的处理方式多为后处理阶段的软件拼接或插值拟合，本质上是一种"事后补救"模式，无法在数据采集阶段对交界处的数据质量进行主动校验和动态补采；第三，当某一区域的监测数据出现异常时，缺乏组网内其他无人机主动响应和协同复核的机制，异常数据的识别和重采往往依赖地面站的统一调度，响应延迟高、时效性差；第四，现有技术的覆盖判定和补采触发多依赖预设的固定阈值，无法根据实际采集数据的空间分布特征动态调整补采策略。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供无人机低空组网多机协同大面积水质监测方法及系统，通过以下方案，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：无人机低空组网多机协同大面积水质监测方法，包括：

3、s1、将目标水域划分为多个监测子区域，为每个监测子区域分配一架无人机，各无人机分别采集对应监测子区域的光谱响应数据；

4、s2、各无人机通过低空组网将各自采集的光谱响应数据广播至组网内的其他无人机；

5、s3、各无人机根据接收到的其他无人机的光谱响应数据及其采集位置，计算自身监测子区域与相邻无人机监测子区域之间的覆盖重叠度，当所述覆盖重叠度低于预设条件时，生成补采触发信号；

6、s4、响应于所述补采触发信号，补采无人机对覆盖重叠度低于预设条件的交界区域重新采集光谱响应数据，并将补采的光谱响应数据与相邻无人机已采集的光谱响应数据进行光谱差异度比较，根据比较结果判定交界区域的光谱响应数据的有效性；

7、s5、各无人机将经有效性判定后的光谱响应数据共享至组网内所有无人机，各无人机分别根据自身采集的光谱响应数据及接收到的其他无人机的光谱响应数据，反演各自监测子区域的水质参数。

8、优选的，计算覆盖重叠度的方式为：各无人机根据接收到的其他无人机的光谱响应数据及对应的采集位置坐标，确定相邻无人机监测子区域的边界位置，将自身监测子区域的边界位置与相邻无人机监测子区域的边界位置进行空间比对，以边界重合区域的面积占自身监测子区域面积的比例作为所述覆盖重叠度。

9、优选的，各无人机计算自身监测子区域与所有相邻无人机监测子区域之间的覆盖重叠度，当任一覆盖重叠度低于预设条件时，将该覆盖重叠度对应的交界区域标记为补采区域，并将补采区域的位置信息发送至补采无人机。

10、优选的，补采无人机对交界区域重新采集光谱响应数据后，计算补采的光谱响应数据与相邻无人机已采集的光谱响应数据之间的光谱差异度，当所述光谱差异度小于等于差异度阈值时，判定交界区域的光谱响应数据有效；当所述光谱差异度大于差异度阈值时，补采无人机在交界区域内增加采样点重新采集光谱响应数据，直至重新采集的光谱响应数据与相邻无人机已采集的光谱响应数据之间的光谱差异度小于等于差异度阈值。

11、优选的，补采无人机在交界区域内增加采样点重新采集光谱响应数据的方式为：补采无人机在交界区域内沿交界线方向以递减的采样间隔逐次增设采样点，每次增设采样点后重新计算补采的光谱响应数据与相邻无人机已采集的光谱响应数据之间的光谱差异度，直至所述光谱差异度小于等于差异度阈值。

12、优选的，s5还包括：各无人机在反演各自监测子区域的水质参数后，计算自身监测子区域的水质参数的时序变化率，当时序变化率超过变化率阈值时，将该监测子区域标记为异常区域，并将异常区域的位置信息及对应的光谱响应数据发送至组网内的其他无人机。

13、优选的，各无人机接收其他无人机发送的异常区域的位置信息及对应的光谱响应数据后，根据自身当前位置与异常区域的位置信息计算到达异常区域的飞行路径，沿所述飞行路径飞行至异常区域，对异常区域重新采集光谱响应数据，并将重新采集的光谱响应数据发送至标记该异常区域的无人机。

14、优选的，对所述异常区域重新采集光谱响应数据的无人机在完成重新采集后，计算重新采集的光谱响应数据与标记该异常区域的无人机发送的光谱响应数据之间的光谱差异度，当所述光谱差异度小于等于差异度阈值时，将重新采集的光谱响应数据发送至组网内所有无人机用于更新水质参数反演；当所述光谱差异度大于差异度阈值时，将重新采集的光谱响应数据及标记该异常区域的无人机发送的光谱响应数据一并发送至组网内所有无人机，由组网内各无人机分别根据两组光谱响应数据独立反演水质参数。

15、优选的，各无人机均搭载多光谱传感器，所述光谱响应数据为多波段光谱反射率数据。

16、本发明还提供无人机低空组网多机协同大面积水质监测系统，包括：

17、区域分配模块，用于将目标水域划分为多个监测子区域，为每个监测子区域分配一架无人机，控制各无人机分别采集对应监测子区域的光谱响应数据，并将划分后的区域信息及对应的无人机分配信息分别输出；

18、组网通信模块，用于接收所述区域分配模块输出的各无人机的分配信息，控制各无人机通过低空组网将各自采集的光谱响应数据广播至组网内的其他无人机，并将各无人机采集的光谱响应数据及其采集位置坐标输出；

19、覆盖判定模块，用于接收所述组网通信模块输出的各无人机的光谱响应数据及其采集位置坐标，计算每个无人机监测子区域与相邻无人机监测子区域之间的覆盖重叠度，当所述覆盖重叠度低于预设条件时生成补采触发信号，并将所述补采触发信号及对应的交界区域位置信息输出；

20、数据校验模块，用于接收所述覆盖判定模块输出的补采触发信号和交界区域位置信息，控制补采无人机对所述交界区域重新采集光谱响应数据，计算补采的光谱响应数据与相邻无人机已采集的光谱响应数据之间的光谱差异度，根据比较结果判定交界区域的光谱响应数据的有效性，并将经有效性判定后的光谱响应数据输出；

21、水质反演模块，用于接收所述数据校验模块输出的经有效性判定后的光谱响应数据及所述组网通信模块输出的各无人机采集的光谱响应数据，控制各无人机分别反演各自监测子区域的水质参数。

22、本发明的技术效果和优点：

23、本发明通过覆盖判定模块基于实时采集的光谱响应数据动态计算相邻无人机之间的覆盖重叠度并在覆盖重叠度不足时触发补采，结合数据校验模块通过光谱差异度比较驱动补采无人机对交界区域进行迭代加密采集直至数据有效，克服了现有技术依赖预设固定阈值或事后拼接的缺陷，从数据采集阶段主动保障了交界区域光谱数据的一致性和连续性；

24、本发明通过组网通信模块实现各无人机之间光谱响应数据的实时广播共享，使各无人机能够基于接收到的相邻无人机的光谱数据独立完成覆盖重叠度判定和补采触发决策，无需依赖地面站集中调度，显著降低了系统通信延迟，提高了大面积水域监测的时效性和系统鲁棒性；

25、本发明通过水质反演模块基于时序变化率自主识别异常区域并广播至组网内其他无人机，触发其他无人机自发飞往异常区域进行复核，并根据复核数据与原始数据的光谱差异度比较结果自动选择数据替换或双轨并行反演，构建了多无人机"自主识别-自主响应-自主决策"的闭环协同机制，显著提升了水质异常监测的可靠性和数据融合的全面性。