具体实施方式

为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。

实施例：如图1所示，该基于全光谱的水质指标监测系统，包括有水质监测平台系统1、水质监测装置4和遥感卫星光谱数据源5；其中，所述水质监测平台系统1通过监测终端负载均衡模块101与所述水质监测装置4进行信号通信连接，所述水质监测平台系统1通过卫星数据负载均衡模块107与所述遥感卫星光谱数据源5进行信号通信连接；所述水质监测装置4包括有水质指标监测模块402、太阳光监测模块404、外设模块401、主控模块403和能源模块405，其中，所述太阳光监测模块404用于为所述水质监测装置4提供太阳光光谱范围、辐照强度、均匀性和稳定性的数据采集，包括有微计算模组4041和太阳光监测模组4042，如图5、6所示，太阳光监测模块404还包括有聚光准直透镜4043和旋转分光光栅4044，其中，聚光准直透镜4043将入射的太阳光聚光后，垂直照射到分光光栅上，旋转分光光栅4044把直射太阳光分光，让其照射在太阳光监测模组4042上，旋转分光光栅4044可将太阳光每nm波段分成3个小颗粒波段，类似把一束白光按照每nm分成3个不同颜色的光；所述遥感卫星光谱数据源5包括各种遥感卫星501和地面接收站及管理平台502。

所述水质监测平台系统1还包括有数据清洗模块104、大数据计算模块102、数据模型库105、管理控制模块103和应用展示模块106；所述监测终端负载均衡模块101一方面向上连接所述管理控制模块103和所述数据清洗模块104，接收所述管理控制模块103的管理指令，为所述数据清洗模块104提供水质监测终端的数据，另一方面向下连接所述水质监测装置4，并转发管理指令给所述水质监测装置4；所述卫星数据负载均衡模块107一方面向上连接所述管理控制模块103和所述数据清洗模块104，接收所述管理控制模块103的管理指令，为所述数据清洗模块104提供遥感卫星光谱数据，另一方面向下连接所述遥感卫星光谱数据源5；所述数据清洗模块104一方面向上连接所述大数据计算模块102，为所述大数据计算模块102提供数据清洗功能，另一方面向下连接所述监测终端负载均衡模块101和所述卫星数据负载均衡模块107，接受所述监测终端负载均衡模块101和所述卫星数据负载均衡模块107提供的各种数据；所述大数据计算模块102一方面向上连接所述管理控制模块103，接受指令进行大数据计算或建模，另一方面向下连接所述数据清洗模块104和所述数据模型库105，接收所述数据清洗模块104清洗后的数据，利用清洗后的数据建立新的模型或对旧模型进行调优，或根据所述数据模型库105中的模型利用清洗后的数据对指标结果进行计算；所述数据模型库105向上连接所述大数据计算模块102，存放各种指标模型；所述管理控制模块103一方面向上连接所述应用展示模块106，接受用户操作指令，另一方面向下连接所述监测终端负载均衡模块101、卫星数据负载均衡模块107和大数据计算模块102，生成各种计算机可执行的操作指令；所述应用展示模块106一方面向上连接到管理员2或用户3，接收管理员2或用户3的管理、操作和需求，另一方面向下连接到所述管理控制模块103，根据管理员2或用户3的管理、操作和需求，生成各种指令并把执行的过程、结果、报表和图展示给管理员2或用户3。

所述水质指标监测模块402主要为水质监测装置4提水质光谱数据采集等功能，包含微控模组4021、检测模组4022、模拟光源4023和监测模拟装置4024；其中，所述微控模组4021一方面向上连接所述主控模块403，接收所述主控模块403的指令并把采集数据传送到所述主控模块403，另一方面向下连接所述检测模组4022和所述模拟光源4023，控制所述模拟光源4023和检测模组4022的数据采集；所述检测模组4022向上连接所述微控模组4021，接收指令并进行数据采集；所述模拟光源4023向上连接所述微控模组4021，接收指令并进行开、关和光能调节；所述监测模拟装置4024是以光源模拟太阳照射水面的装置，为检测提供模拟环境。

所述微计算模组4041一方面向上连接所述主控模块403，接收所述主控模块403的指令并把采集计算数据传送到所述主控模块403，另一方面向下连接所述太阳光监测模组4042，控制所述太阳光监测模组4042数据采集并进行计算；所述太阳光监测模组4042向上连接所述微计算模组4041，接收指令并进行数据采集，采集计算包含太阳光的光谱范围、辐照强度、均匀性和稳定性。

如图2所示，外设模块401主要为水质监测装置4提供外设服务，包含定位通信模组4012、摄像头警报模组4013和扩展模组4011，；其中，所述定位通信模组4012同时向上连接所述主控模块403和所述水质监测平台系统1，接收所述水质监测平台系统1通过所述主控模块403发送定位和通信的指令，并将所述主控模块403采集和计算的数据发送到所述水质监测平台系统1；所述摄像头报警模组4013向上连接所述主控模块403，接收所述主控模块403指令，进行报警和视频数据采集；所述扩展模组4011向上连接所述主控模块403，为设备提供扩展功能，包含USB、HDMI和I/O。

所述主控模块403主要为水质监测装置4提供技术和控制功能，包含主控模组a4031和主控模组b 4032，通过1+1主备模式，提高设备计算能力和稳定度；两个主控模组一方面接收所述能源模块405的电能供给，在自用的同时，把电能传送给所述水质指标监测模块402、太阳光监测模块404和外设模块401；另一方面向下连接所述水质指标监测模块402和所述太阳光监测模块404，控制数据采集的过程和流程；最后一方面通过所述外设模块401向上连接到所述水质监测平台系统1，接收所述水质监测平台系统1指令并把采集计算数据传送到所述水质监测平台系统1；太阳光监测模块404主要为水质监测装置提供太阳光光谱范围、辐照强度、均匀性和稳定性的数据采集。

能源模块405主要为水质监测装置4提供电能能源，包括能源控制模组4051、蓄电池模组4052、市电能源接入4053和清洁能源接入4054；其中，所述能源控制模组4051一方面向上接收所述主控模块403的指令，另一方面向下连接所述市电能源接入4053、清洁能源接入4054和蓄电池模组4052选择电能类型和给蓄电池充电；所述蓄电池模组4052向上连接所述能源控制模组4051接收充放电指令，为设备提供备用电能；所述市电能源接入4053向上连接所述能源控制模组4051接收指令，为设备提市电电能；所述清洁能源接入4054向上连接所述能源控制模组4051接收指令，为设备提供清洁电能。

遥感卫星501包含国内外各种能采集水面光谱数据的遥感卫星，向上连接所述地面接收站及管理平台502，将采集到的水面光谱数据上报到所述地面接收站及管理平台502；所述地面接收站及管理平台502，向上连接所述水质监测平台系统1，把所述遥感卫星501采集的水面光谱数据转发给连接的所述水质监测平台系统1。

本实施例的基于全光谱的水质指标监测系统中，其中，管理员为该系统的管理和维护人员，用户为该系统的用户。

采用基于全光谱的水质指标监测系统进行水质检测的方法，如图4所示，具体包括以下步骤：

S1启动设备：启动水质指标监测装置；

S2现场数据采集:利用所述水质指标监测装置的水质指标监测模块现场采集背景光、球光和水面光光谱数据；

S3太阳光参数监测：利用所述水质指标监测装置的太阳光监测模块在应用现场采集太阳光照射参数，包括太阳光光谱范围、辐照强度、均匀性和稳定性的数据；

S4模拟成卫星光谱数据：将所述水质指标监测装置的太阳光监测模块采集实时天空光与所述水质指标监测模块校正天空光的原始光谱值进行相关系数计算，在所述实时天空光与所述校正天空光正强相关的波段范围内计算距离平均值；

利用所述步骤S2中的采集的背景光、球光和水面光光谱数据在每个波段加上所计算的距离平均值，生成模拟成卫星光谱数据；

S5单点高精度指标模型:从水质监测平台系统的指标模型库调取要预测的单点高精度指标模型；

S6预测单点指标数据：利用所述步骤S4生成的模拟成卫星光谱数据，结合所述步骤S5调取的单点高精度指标模型预测监测点的指标数据；

S7卫星光谱数据：调取遥感卫星的光谱数据；

S8多点指标数据：利用所述步骤S6预测的单点指标数据，结合所述步骤S7遥感卫星的光谱数据，反演生成多点指标数据；

S9平面指标数据：生成并保存水域平面的指标数据；

S10各种指标展示图：生成并保存水域平面的各种指标展示图。

在所述步骤S4中，相关系数计算公式如下：

其中：ρ代表皮尔逊相关系数，n代表分段内原始光谱的个数，x_i实时天空光在i波段的原始光谱数值，实时天空光在分段内的平均值，y_i校正天空光在i波段的原始光谱数值，校正天空光在分段内的平均值；

将实时天空光与校正天空光两个天空光200nm～900nm的波段分成若干个分段，50nm/段，对每个分段的ρ值由高到低进行排序，分成两种情况：第一种情况，ρ值<0.8，则认为该分段的实时天空光和校正天空光的原始光谱趋势弱相关，再次增加分段数量，比如调成40nm/段，计算皮尔逊相关系数；第二种情况，0.8≤ρ值≤1，则认为该分段的实时天空光和校正天空光的原始光谱趋势正强相关，取该分段的实时天空光和校正天空光在同一波段的原始光谱计算距离，计算公式如下：

其中，D代表距离平均值；n代表分段内原始光谱的个数；x_i实时天空光在i波段的原始光谱数值；y_i校正天空光在i波段的原始光谱数值；

比如在550～600nm波段，所述水质指标监测装置的太阳光监测模块采集实时天空光与所述水质指标监测模块校正天空光的原始光谱值ρ值判断为正强相关，计算D＝680，那就给S2中的采集的背景光、球光和水面光光谱每个波段数据加上680，生成模拟成卫星光谱数据；

如图3所示，所述步骤S5中的单点高精度指标模型建模流程具体为：

S51选择遥感卫星：选择大面积反演应用一个或多个遥感器卫星；

比如选择：Landsat 8；

S52梳理可监测波段：梳理该遥感卫星能监测的波段；

Landsat 8的Band 1 Coastal(海岸波段，433–453nm)、Band 2 Blue(蓝波段，450–515nm)、Band 3 Green(绿波段，525–600nm)、Band 4 Red(红波段，630–680nm)、Band 5 NIR(近红外波段845–885nm)；

S53选择监测水质指标：选择要检测或监测的水质指标，且分析该水质指标在已选择卫星的可观察波段内有较显性的反映；

比如所述水质指标中的水质氨氮指标为氨氮与归一化反射率在634nm～643nm之间负相关，最大负相关系数r＝-0.2196，在846～855nm附近最大正相关系数r＝0.217；而Landsat 8的Band 4 Red(红波段，630–680nm)和Band 5 NIR(近红外波段845–885nm)，那么该方案就可以结合Landsat 8卫星光谱数据使用；

S54人工采集梯度数据：利用所述水质指标监测装置的水质指标监测模块人工手动采集暗电流、标准板和天空光，校正光谱数据；利用所述水质指标监测装置的水质指标监测模块通过标准液浓度配比梯度采集背景光、球光和水面光光谱梯度数据，并随机将光谱梯度数据分成70％的建模数据和30％的验证数据；

S55 70％建模数据：保存并清洗70％的建模数据，清洗数据包含去重、去缺和去噪；

S56 30％验证数据：保存30％的验证数据；

S57初始模型一：用清洗后的70％数据进行建模，建模方法包含并不限于用吸光度、反射率及一阶导数和二节导数；

S58判断：用30％验证数据去验证初始模型一，

A、若精度不满足指标精度要求，返回所述步骤S54，重新进行人工梯度数据采集；

B、若精度满足指标要求，进行步骤S59，生成实验室高精度指标模型；

S59实验室高精度指标模型：生成并保存实验室高精度指标模型；

S510现场数据采集：利用所述水质指标监测装置的水质指标监测模块在应用现场采集背景光、球光和水面光光谱数据；

S511太阳光参数监测：利用所述水质指标监测装置的太阳光监测模块在应用现场采集太阳光照射参数，包括太阳光光谱范围、辐照强度、均匀性和稳定性的数据；

S512初始模型二：将所述水质指标监测装置的太阳光监测模块采集实时天空光与所述水质指标监测模块校正天空光的原始光谱值进行相关系数计算，在所述实时天空光与所述校正天空光正强相关的波段范围内计算距离平均值；利用所述步骤S54采集的背景光、球光和水面光光谱每个波段数据加上所计算的距离平均值，建模生成初始模型二；

S513现场比对测试：通过现场的指标比对仪器采集水质指标的数据；同时通过利用所述水质指标监测装置的水质指标监测模块采集现场水质光谱数据，并通过初始模型二预测水质指标；

S514模型优化：利用所述步骤S513现场对比测试的结果对初始模型二进行算法优化；

S515现场指标模型：生成现场指标模型；

S516高精度对比仪器：利用高精度对比仪器测试现场的水质指标；

S517判断：所述步骤S515中的现场指标模型生成的指标数值与高精度对比仪器测试现场的水质指标数值进行判断，

A、若精度不满足指标精度要求，返回所述步骤S513，重新进行现场比对测试和模型优化；

B、若精度满足指标要求，进行步骤S518，生成单点高精度指标模型；

S518单点高精度指标模型：生成并保存单点高精度指标模型。

本实施例用采用现有技术模拟太阳照射水面的可计算出当前测试点的水质指标，比如模拟的反射率R_rs1＝0.1226时，水质溶解氧的浓度为5mg/L；通过太阳光监测模块前述本实施的方法计算测试时太阳光做这个测试的反射率R_rs2，比如R_rs2＝0.1337，那就是R_rs2＝0.1337时，水质溶解氧的浓度为5mg/L；因为设备是自动采集，可以连续的计算出水质变化梯度浓度值；下载卫星的光谱数据，通过平台算法自动反演，来计算整个大面积水域的水质指标，可生成多点的指标数据、二维或三维指标呈现图。

制作监测模拟装置模拟太阳照射水面的检测环境，将水质监测装置采集的全光谱数据(200～900nm)进行计算，模拟成太阳照射水面形成的光谱数据，通过人工梯度建模、现场数据累积优化模型最终形成单点高精度指标模型；在采集测试时，将水质监测装置水质全光谱数据(200～900nm)模拟成太阳照射水面形成的光谱数据，利用单点高精度指标模型预测单点指标数据，结合卫星光谱数据，反演出多点指标数据，形成平面指标数据和各种指标展示图，可以整体的反映流域内水质整体指标和变化趋势，有利于水质恶化的初期预警，同时可在变化初期就能直观快捷的追根溯源，指标模型随着数据自动采集累积优化，整个过程人工介入程度低，成本低，可大规模应用于水利、环保、市政、海洋和水产养殖等行业的水质指标监测。

本发明的优势在于：

(1)采集、计算和反演全自动，可实时输出结果；

(2)一次采集，可计算反演多个水质指标；

(3)边际成本低、只有设备本身和维护成本，一次投入，可以长期使用；

(4)过程全部自动化，无人为干扰。

对于本领域的普通技术人员而言，具体实施例只是对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。