技术领域
[0001] 本发明涉及土壤污染监测技术领域，具体涉及土壤污染智能监测系统。
相关背景技术
[0002] 由于人口急剧增长，工业迅猛发展，固体废物不断向土壤表面堆放和倾倒，有害废水不断向土壤中渗透，大气中的有害气体及飘尘也不断随雨水降落在土壤中，导致了土壤污染，这些土壤污染物妨碍了土壤正常功能，降低了作物产量和质量，还通过粮食，蔬菜，水果等间接影响人体健康，具有极大的危害。土壤污染如果不能得到及时治理，将会对人类社会造成难以逆转的巨大损失，但是由于每个地方的土壤污染程度不一，污染情况不同，国家无法随时监测管理，致使土壤污染越来越严重。
具体实施方式
[0014] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0015] 参见图1、图2，本实施例提供的土壤污染智能监测系统，包括多个数据采集子系统1和土壤污染分析子系统2，土壤污染分析子系统2包括主处理器10和与主处理器10连接的多个分处理器20，每个数据采集子系统1与一分处理器20连接，每个数据采集子系统1用于采集一个土壤污染物监测区域内的多个设定监测节点的土壤质量数据；分处理器20用于对采集的土壤质量数据进行缺失检测，并在原土壤质量数据缺失的位置上填补上估计值，还用于将处理后的土壤质量数据发送至主处理器10；主处理器10根据预设的土壤环境污染分析模型对土壤质量数据进行分析处理，输出土壤环境的污染状况。
[0016] 其中，数据采集子系统1包括多个用于对土壤质量进行监测的传感器节点，传感器节点内设有传感器。其中，传感器包括土壤重金属传感器、土壤水分传感器、土壤温度传感器、土壤PH传感器、土壤盐分传感器、地下水重金属传感器、地下水温度传感器中的任意一种或多种。
[0017] 数据采集子系统1还包括基站，基站用于汇聚各传感器节点采集的土壤质量数据，并将汇聚的土壤质量数据传输至相应的分处理器20，基站与各传感器节点共同构建成用于土壤质量数据采集和传输的无线传感器网络。
[0018] 在一个实施例中，主处理器10内设置污染分析数据单元和污染分布分析图表构建单元；污染分析数据单元用于根据预设的土壤环境污染分析模型对土壤质量数据进行分析处理；污染分布分析图表构建单元用于根据污染分析数据单元的分析处理结果生成土壤污染区域分布图。
[0019] 本发明上述实施例设置各种检测土壤的传感器，能够实时将土壤的情况记录，并通过传送给土壤污染分析子系统2进行分析处理，便于了解不同地区的污染情况，有助于国家解决各地的土壤污染问题。
[0020] 在一个实施例中，分处理器20对采集的土壤质量数据进行缺失检测，具体包括：按照采样时刻对传感器节点采集的土壤质量数据依次进行缺失检测，若检测到传感器节点在第m个采样时刻没有土壤质量数据，则标记该第M个采样时刻的土壤质量数据缺失。
[0021] 传感器节点在实际监测时，采集的土壤质量数据集合中很可能存在大量的缺失值，若不对缺失值进行处理，或者直接删除含有缺失中的土壤质量数据序列，都会影响到土壤质量数据处理的可靠性与精度。
[0022] 在一个实施例中，所述在原土壤质量数据缺失的位置上填补上估计值，具体包括：
[0023] (1)统计各传感器节点在第M时间段内感知的土壤质量数据发生缺失的次数；
[0024] (2)设传感器节点i在第m时刻感知的土壤质量数据发生缺失，m∈M，获取位于传感器节点i的通信范围内的、第m时刻感知的土壤质量数据没有缺失的其他传感器节点，来构建传感器节点i的离散数据节点集合Qi，利用Qi构建传感器节点i的一阶Voronoi图，从而得到传感器节点i的多个自然邻居节点j，j＝1,…,n；
[0025] (3)计算传感器节点i的一阶Voronoi图中对应于自然邻居节点j的边的长度Xj(i)以及传感器节点i到自然邻居节点j的距离rij，j＝1,…,n，按照下列公式计算估计值zi(m)′，以用于填补传感器节点i在第m时刻的土壤质量数据缺失位置：
[0026]
[0027] 式中，Hj为自然邻居节点j在第M时间段内感知的土壤质量数据发生缺失的次数；Xh(i)为传感器节点i的一阶Voronoi图中对应于自然邻居节点h的边的长度，rih为传感器节点i到自然邻居节点h的距离，Hh为所述自然邻居节点h在第M时间段内感知的土壤质量数据发生缺失的次数，zj(m)为所述自然邻居节点j在第m时刻感知的土壤质量数据，n为传感器节点i的自然邻居节点个数。
[0028] Voronoi图是计算几何学领域中的一个非常重要研究内容之一，Voronoi图依据所关注的空间对象的邻近属性将它们所在的区域划分成许多子区域。每个子区域 表示的是在给定的离散数据点集合W中，相对其它离散数据点，距离 较近的所有空间点所构成的集合。本实施例基于Voronoi图的划分方法获取传感器节点的自然邻居节点，并将传感器节点的缺失值看作是其自然邻居节点对应的土壤质量数据共同作用的结果。通过自然邻居节点获取，本实施例能够得到传感器节点的真正意义的近邻。本实施例创新性地设定了与传感器节点的缺失值对应的估计值的计算公式，该计算公式不仅考虑了传感器节点与其自然邻居节点之间的距离因素，还考虑了自然邻居节点在特定时间段内发生缺失数据的频率，使得估计值的计算更为准确客观，符合实际。
[0029] 在一个实施例中，分处理器20还用于定期对各传感器节点进行异常检测，对检测为异常的传感器节点进行标记；
[0030] 分处理器20对传感器节点进行异常检测，具体包括：
[0031] (1)统计各传感器节点在前一个设定周期内感知的土壤质量数据发生缺失的次数，若传感器节点i在前一个设定周期内感知的土壤质量数据发生缺失的次数Si大于设定的次数阈值S，则将传感器节点i标记为可疑传感器节点；
[0032] (2)获取可疑传感器节点α的各邻居节点及其下一跳中继节点的土壤质量数据缺失记录，其中可疑传感器节点α的邻居节点为位于可疑传感器节点α通信范围内的其他传感器节点，可疑传感器节点α的下一跳中继节点为协助转发可疑传感器节点α的土壤质量数据的下一跳传感器节点；
[0033] (3)若可疑传感器节点α的土壤质量数据缺失记录满足下列异常条件，则判定该可疑传感器节点α为异常传感器节点：
[0034]
[0035] 式中，Sα表示可疑传感器节点α在前一个设定周期内感知的土壤质量数据发生缺失的次数，ηα为在所述前一个设定周期内，可疑传感器节点α与其邻居节点缺失情况相同的次数，所述的缺失情况相同表示可疑传感器节点α在发生土壤质量数据缺失的同时存在一个以上邻居节点也发生土壤质量数据缺失；Sα+1为可疑传感器节点α的下一跳中继节点在前一个设定周期内感知的土壤质量数据发生缺失的次数，W为设定的比值阈值；Y(Sα+1-S)为设定的比较函数，当Sα+1-S>0时，Y(Sα+1-S)＝1；当Sα31-S≤0时，Y(Sα+1-S)＝0，γ0为设定的影响因子，γ0的取值范围为[0.1,0.2]。
[0036] 如果一个传感器节点在采集土壤质量数据时，仅仅自身采集的土壤质量数据有多项缺失，而其邻居节点在同一时刻采集的土壤质量数据未有缺失，且用于转发该传感器节点土壤质量数据的下一跳中继节点也无故障时，根据传感器节点间的时空关联性，则可以推论出该传感器节点很可能出现了故障。据此，本实施例创新性地设定了对传感器节点进行异常检测的机制，该机制利用传感器节点的土壤质量数据缺失情况来考察传感器节点的故障状况，其中设定了具体的用于判断传感器节点是否异常的条件。通过该条件，可以方便快捷地对传感器节点进行异常判定，且具有一定的精度。
[0037] 在一个实施例中，分处理器20还用于生成异常传感器节点列表，并根据对传感器节点进行异常检测得到的判定结果定期更新异常传感器节点列表，还用于将更新的异常传感器节点列表反馈至基站。
[0038] 在一个实施例中，基站根据更新的异常传感器节点列表，对列表中的异常传感器节点进行故障检测，当异常传感器节点满足下列故障条件时，基站将该传感器节点从无线传感器网络中剔除：
[0039]
[0040] 或者
[0041]
[0042] 式中，Ui表示异常传感器节点l到目前为止被传感器节点监测模块检测为异常的次数，UT为设定的异常次数阈值，Gl为异常传感器节点l的当前剩余能量，Gmin为设定的传感器节点维持土壤质量数据采集所需的最小能量值，Gl0为异常传感器节点l的初始能量，ml表示当前时刻，m0为无线传感器网络初始化时间。
[0043] 本实施例设定了故障条件，用于筛选出被多次判定为异常或者剩余能量不满足维持土壤质量数据采集的能量要求的传感器节点，方法简单便捷。本实施例将筛选出的故障的传感器节点从无线传感器网络中剔除，能够避免故障的传感器节点采集的土壤质量数据影响到系统在数据采集方面的精度，并使得无线传感器网络具备一定的鲁棒性。
[0044] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
