本发明所设计的一种环境监测云端服务平台，它包括安全与信息模块、定位与管理模块、数据采集模块、数据存储与传输模块和数据处理与分析模块，其中，安全与信息模块的信号输出端连接定位与管理模块的信号输入端，定位与管理模块的信号输出端连接数据采集模块的信号输入端，数据采集模块的信号输出端连接数据存储与传输模块的信号输入端，数据存储与传输模块的信号输出端连接数据处理与分析模块的信号输入端。本发明实现了对水域环境检测的自动化、智能化。
1.一种利用环境监测云端服务平台的环境监测方法，所述环境监测云端服务平台包括安全与信息模块(1)、定位与管理模块(2)、数据采集模块(3)、数据存储与传输模块(4)和数据处理与分析模块(5)，其中，安全与信息模块(1)的信号输出端连接定位与管理模块(2)的信号输入端，定位与管理模块(2)的信号输出端连接数据采集模块(3)的信号输入端，数据采集模块(3)的信号输出端连接数据存储与传输模块(4)的信号输入端，数据存储与传输模块(4)的信号输出端连接数据处理与分析模块(5)的信号输入端；
步骤1：用户在安全与信息模块(1)注册、登录云端服务平台，用户注册经授权后，通过用户名和密码进行界面登录，保证数据信息和云端服务平台的安全性；
步骤2：用户在定位与管理模块(2)中根据需求选择监测水域，并生成无人环境监测平台的航行路径；
步骤3：安装了所述环境监测云端服务平台的船舶按照步骤2生成的航行路径航行，当到达了监测水域时，数据采集模块(3)开始数据采集，得到监测水域的环境指标；
步骤4：通过数据存储与传输模块(4)对采集的监测水域的环境指标进行存储并将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块(5)；
步骤5：数据处理与分析模块(5)根据如下步骤对监测水域的环境指标进行数据处理与分析；
步骤5.1：数据处理与分析模块(5)按照步骤5.1.1～步骤5.1.2的方法进行数据处理，计算出环境指标有效数据；
步骤5.1.1：用户根据需求在数据处理与分析模块(5)中设定环境指标的在各个监测点的环境指标有效数据允许的最大差值，设环境指标的最大差值为Ns；
步骤5.1.2：设监测点A为初始点,假设初始点A的环境指标为SA，分别对A点后面各个监测点i采集到环境指标的实时采集数据Si与SA进行扫描比较，若在比较过程中出现比较结果S＝|SA-Si|＞Ns的监测点B，将B点的环境指标SB记录下来，并将A点到B点之间，包括A点不包括B点，且假设有j个监测点，的环境指标的数值取平均值 作为有效数据存储在A点上，在进行第二次扫描时则以监测点B为新的初始点，并以步骤5.1.2同样的方法进行数据扫描比较，直到扫描完所有的监测点后环境指标监测结束；
步骤5.2：根据处理后的有效环境指标样本生成关于时间的环境曲线图，并根据历史环境指标进行大数据分析预测得到未来该水域有关环境指标的趋势走向，生成监测报告。
2.根据权利要求1所述的环境监测方法，其特征在于：所述安全与信息模块(1)包括用户名和密码申请单元(1.1)和用户名和密码登陆单位(1.2)，所述用户名和密码申请单元(1.1)的信号输出端连接用户名和密码登陆单位(1.2)的信号输入端，用户名和密码登陆单位(1.2)的信号输出端连接定位与管理模块(2)的信号输入端。
3.根据权利要求1所述的环境监测方法，其特征在于：所述步骤5.2中，还分析采集到有效的环境指标是否符合标准，若不符合，则生成环境治理指导书。
4.根据权利要求1所述的环境监测方法，其特征在于：所述步骤5.2后还包括步骤5.3：
用户根据需要接入环境监测云端服务平台中该水域同时期历史环境数据以及未来的气候数据，进行大数据的对比与分析，评价并预测该水域环境的发展趋势。
5.根据权利要求1所述的环境监测方法，其特征在于：所述步骤2中用户在定位与管理模块(2)中根据需求选择监测水域，并生成无人环境监测平台的航行路径的具体方法为：步骤2.1：在定位与管理模块(2)中加载地图，定位待监测水域，获知环境监测云端服务平台的当前位置，环境监测云端服务平台以船舶为载体，依靠船舶的全局路径规划、航迹跟踪、局部自主避障方法，在定位系统的引导下实现无人的全程自主航行与监测；
步骤2.2：用户自行选择航路点，生成监测路径，初始化环境监测云端服务平台的参数，使该环境监测云端服务平台进入待机状态。
6.根据权利要求1所述的环境监测方法，其特征在于：所述步骤4中通过数据存储与传输模块(4)对采集的监测水域的环境指标进行存储并将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块(5)的方法为：步骤4.1：在信号覆盖区域，环境监测云端服务平台将采集到的环境指标通过无线通信实时上传给云端服务器，储存在数据库中；
步骤4.2：在无信号覆盖区域，环境监测云端服务平台将采集到的环境指标以文本格式储存在环境监测云端服务平台的数据存储与传输模块(4)中，当航行至信号覆盖区域再上传至云端服务器；
步骤4.3：数据存储与传输模块(4)将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块(5)。
环境监测云端服务平台及环境监测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及环境治理与保护技术领域，具体地指一种环境监测云端服务平台及环境监测方法。技术背景
[0002] 水是生态系统的血液，是地球环境中最重要和最有活力的因素，充足、优质的水资源是生态系统健康发展的物质基础，是21世纪可持续发展战略实施的重要保障。地球上的水资源总量有限，可以循环利用，然而水资源却极易受到污染，还是污染物的载体，能导致污染物的扩散和蔓延。随着工业发展、城镇化提速以及人口数量的膨胀，我国水资源面临着十分严峻的形势。
[0003] 目前，我国各地方环境保护部门和水利部门采取的常规的水质监测方法是在水域内定点定剖面，长年累月进行监测、采样分析，这种方法受人力、物力和气候水文条件的限制，采集的数据量不可能太多；而且成本高、速度慢，并且对于整个水体而言，这些测点数据只具有局部和典型的代表意义，难以取得大范围水域水质参数的分布和变化情况，不能满足对水质实时、大尺度的监测的评价要求。同时内陆水体质量环境随时空发生变化，水质环境的多指标性也会给监测点的选取工作带来很多的困难。
发明内容
[0004] 本发明的目的就是要提供一种环境监测云端服务平台及环境监测方法，本发明实现了对水域环境检测的自动化、智能化。
[0005] 为实现此目的，本发明所设计的环境监测云端服务平台，它包括安全与信息模块、定位与管理模块、数据采集模块、数据存储与传输模块和数据处理与分析模块，其中，安全与信息模块的信号输出端连接定位与管理模块的信号输入端，定位与管理模块的信号输出端连接数据采集模块的信号输入端，数据采集模块的信号输出端连接数据存储与传输模块的信号输入端，数据存储与传输模块的信号输出端连接数据处理与分析模块的信号输入端。
[0006] 一种上述平台的环境监测方法，其特征在于，它包括如下步骤：
[0007] 步骤1：用户在安全与信息模块注册、登录云端服务平台，用户注册经授权后，通过用户名和密码进行界面登录，保证数据信息和云端服务平台的安全性；
[0008] 步骤2：用户在定位与管理模块中根据需求选择监测水域，并生成无人环境监测平台的航行路径；
[0009] 步骤3：安装了所述环境监测云端服务平台的船舶按照步骤2生成的航行路径航行，当到达了监测水域时，数据采集模块开始数据采集，得到监测水域的环境指标；
[0010] 步骤4：通过数据存储与传输模块对采集的监测水域的环境指标进行存储并将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块；
[0011] 步骤5：数据处理与分析模块根据如下步骤对监测水域的环境指标进行数据处理与分析；
[0012] 步骤5.1：数据处理与分析模块按照步骤5.1.1～步骤5.1.2的方法进行数据处理，计算出环境指标有效数据；
[0013] 步骤5.1.1：用户根据需求在数据处理与分析模块中设定环境指标的在各个监测点的环境指标有效数据允许的最大差值，设环境指标的最大差值为Ns；
[0014] 步骤5.1.2：设监测点A为初始点,假设初始点A的环境指标为SA，分别对A点后面各个监测点i采集到环境指标的实时采集数据Si与SA进行扫描比较，若在比较过程中出现比较结果S＝|SA-Si|＞Ns的监测点B，将B点的环境指标SB记录下来，并将A点到B点之间，包括A点不包括B点，且假设有j个监测点，的环境指标的数值取平均值 作为有效数据存储在A点上，在进行第二次扫描时则以监测点B为新的初始点，并以步骤5.1.2同样的方法进行数据扫描比较，直到扫描完所有的监测点后环境指标监测结束；
[0015] 步骤5.2：根据处理后的有效环境指标样本生成关于时间的环境曲线图，并根据历史环境指标进行大数据分析预测得到未来该水域有关环境指标的趋势走向，生成监测报告。
[0016] 本发明的有益效果在于：
[0017] 1、通过安全与信息模块中的用户名密码登录子模块保证了水域环境信息和云端服务平台的安全性；
[0018] 2、云端服务平台具有可交互性，用户向平台提供自身需求后，平台便可根据其需求提供相关数据服务；
[0019] 3、可实现用户远程操控无人环境监测平台，实现了对水域环境检测的自动化、智能化；
[0020] 4、云端服务平台可存储和管理各个水域环境的数据，数据具有实时性，支持后台人员进行浏览、筛选、处理等操作，具有便捷性与宏观性。
[0021] 说明书附图
[0022] 图1是环境监测云端服务平台的结构图；
[0023] 图2是环境监测云端服务平台的工作流程图。
[0024] 其中，1—安全与信息模块、1.1—用户名和密码申请单元、1.2—用户名和密码登陆单位、2—定位与管理模块、3—数据采集模块、4—数据存储与传输模块、5—数据处理与分析模块。
具体实施方式
[0025] 以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：
[0026] 本发明所设计的一种环境监测云端服务平台，如图1所示，它包括安全与信息模块1、定位与管理模块2、数据采集模块3、数据存储与传输模块4和数据处理与分析模块5，其中，安全与信息模块1的信号输出端连接定位与管理模块2的信号输入端，定位与管理模块2的信号输出端连接数据采集模块3的信号输入端，数据采集模块3的信号输出端连接数据存储与传输模块4的信号输入端，数据存储与传输模块4的信号输出端连接数据处理与分析模块5的信号输入端。
[0027] 上述技术方案中，所述安全与信息模块1包括用户名和密码申请单元1.1和用户名和密码登陆单位1.2，所述用户名和密码申请单元1.1的信号输出端连接用户名和密码登陆单位1.2的信号输入端，用户名和密码登陆单位1.2的信号输出端连接定位与管理模块2的信号输入端。
[0028] 一种利用上述平台的环境监测方法，如图2所示，它包括如下步骤：
[0029] 步骤1：用户在安全与信息模块1注册、登录云端服务平台，用户注册经授权后，通过用户名和密码进行界面登录，保证数据信息和云端服务平台的安全性；
[0030] 步骤2：用户在定位与管理模块2中根据需求选择监测水域，并生成无人环境监测平台的航行路径；
[0031] 步骤3：安装了所述环境监测云端服务平台的船舶按照步骤2生成的航行路径航行，当到达了监测水域时，数据采集模块3开始数据采集，得到监测水域的环境指标(如SO2浓度、pH值)；
[0032] 步骤4：通过数据存储与传输模块4对采集的监测水域的环境指标进行存储并将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块5；
[0033] 步骤5：数据处理与分析模块5根据如下步骤对监测水域的环境指标进行数据处理与分析；
[0034] 步骤5.1：数据处理与分析模块5按照步骤5.1.1～步骤5.1.2的方法进行数据处理，计算出环境指标有效数据；
[0035] 步骤5.1.1：用户根据需求在数据处理与分析模块5中设定环境指标的在各个监测点的环境指标有效数据允许的最大差值，设环境指标的最大差值为Ns。
[0036] 步骤5.1.2：设监测点A为初始点,假设初始点A的环境指标为SA，分别对A点后面各个监测点i采集到环境指标的实时采集数据Si与SA进行扫描比较，若在比较过程中出现比较结果S＝|SA-Si|＞Ns的监测点B，将B点的环境指标SB记录下来，并将A点到B点之间，包括A点不包括B点，且假设有j个监测点，的环境指标的数值取平均值 作为有效数据存储在A点上，在进行第二次扫描时则以监测点B为新的初始点，并以步骤5.1.2同样的方法进行数据扫描比较，直到扫描完所有的监测点后环境指标监测结束；
[0037] 步骤5.2：根据处理后的有效环境指标样本生成关于时间的环境曲线图，并根据历史环境指标进行大数据分析预测得到未来该水域有关环境指标的趋势走向，生成监测报告；
[0038] 步骤5.3：用户根据需要接入环境监测云端服务平台中该水域同时期历史环境数据以及未来的气候数据，进行大数据的对比与分析，评价并预测该水域环境的发展趋势；
[0039] 上述技术方案的步骤5.2中，还分析采集到有效的环境指标是否符合标准，若不符合，则生成环境治理指导书。
[0040] 上述技术方案的步骤2中用户在定位与管理模块2中根据需求选择监测水域，并生成无人环境监测平台的航行路径的具体方法为：
[0041] 步骤2.1：在定位与管理模块2中加载地图，定位待监测水域，获知环境监测云端服务平台的当前位置，环境监测云端服务平台以船舶为载体，依靠船舶的全局路径规划、航迹跟踪、局部自主避障方法，在定位系统的引导下实现无人的全程自主航行与监测；
[0042] 步骤2.2：用户自行选择航路点，生成监测路径，初始化环境监测云端服务平台的参数，使该环境监测云端服务平台进入待机状态。
[0043] 上述技术方案的步骤4中通过数据存储与传输模块4对采集的监测水域的环境指标进行存储并将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块5的方法为：
[0044] 步骤4.1：在信号覆盖区域，环境监测云端服务平台将采集到的环境指标通过无线通信实时上传给云端服务器，储存在数据库中；
[0045] 步骤4.2：在无信号覆盖区域，环境监测云端服务平台将采集到的环境指标以文本格式储存在环境监测云端服务平台的数据存储与传输模块4中，当航行至信号覆盖区域再上传至云端服务器；
[0046] 步骤4.3：数据存储与传输模块4将采集的监测水域的环境指标传输给数据处理与分析模块5。
[0047] 上述技术方案中，当用户完成对某一水域第一次数据采集后，生成对应于该水域唯一的二维码，可供用户在往后用二维码来识别不同水域，并对应不同水域采集到的数据的对应存放。
[0048] 本发明提出了一种环境监测云端服务平台，综合使用了物联网技术、无线通信技术以及云计算技术与大数据分析技术，实现了水域环境监测的自动化、实时化，具有低成本、高精度和快速实时的特点。
[0049] 说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
