Определение прозрачности воды: быстрое и качественное определение прозрачности воды

ОСТ 34-70-953.27-99 Воды производственные тепловых электростанций. Метод определения прозрачности / 34 70 953 27 99

MetronX » Методы измерения прозрачности воды и инструменты на их основе

Проверка качества воды имеет огромное значение в жизни современного человека. Сегодня для реализации этой задачи предлагается огромное количество методов и способов. В лабораторных условиях для измерения прозрачности воды могут применяться турбидиметр или мутномер. Прибор является специализированным, с его помощью можно оперативно и точно определить не только прозрачность жидкости, но и выявить имеющиеся в составе частицы и вещества. Кроме этого, приспособление позволяет выявить светопропускной фон, определить количество частиц, классифицировать состав.

Области и сферы использования

В действительности проверка качества воды может потребоваться абсолютно во всех сферах деятельности современного человека. В стандартных условиях проверка прозрачности и измерение примесей требуется при:

• Подготовке жидкости перед ее подачей в системы централизованного водоснабжения;
• Выполнении экологических и иных видов изысканий при исследовании природных водоемов;
• Реализации строительных мероприятий, где для достижения целей важно наличие качественных растворов.

В 90% всех случаев устройства, позволяющие измерять мутность, используются на предприятиях, где методы производства предусматривают использование чистых и взвешенных жидкостей без примесей. К подобным отраслям можно отнести химическую, косметологическую, фармацевтическую, пищевую промышленности. Кроме этого, приборы измерения мутности воды используются при решении определенных задач службы контроля качества, экологи, мобильные лаборатории.

Такие устройства широко используются не только в производственных масштабах. Но и в бытовой сфере, где приборы применяются для определения качества водопроводной воды. Наличие устройства особенно актуально для жителей, которые пользуются водой из собственного колодца, скважины или если вода поступает по системе централизованного водоснабжения в дом, находящийся в промышленном районе.

Преимущества, особенности использования приборов мутности воды

Зависят оптические свойства жидкости от состава, количества взвешенных частиц органического, минерального происхождения, а также наличия растворенных гумусовых соединений и микроорганизмов. Важно понимать, что прозрачность воды и, следовательно, ее качество, первоначальное состояние состава может резко и существенно изменяться в зависимости от протекающих в естественной среде гидрологических факторов.

Прозрачность определяется прибором, в котором предусмотрен диск диаметром 30 сантиметров.

Подобный прибор используется во всех местах, где важно оперативное измерение прозрачности воды. Преимущество устройства заключается в простоте и точности выполнения измерений. Процесс определения мутности выполняется следующим образом:

• Под диск устанавливается груз, что позволит исключить вероятность его сноса течением;
• Диск опускается с теневой стороны в воду;
• Глубина определяется по меткам, которые имеются на веревке, с помощью которой опускается приспособление;
• Показатель глубины будет значение, при котором диск остается видным, но при опускании его на полметра он исчезает из поля зрения.

Мера прозрачности, кроме этого, будут определяться высотой столба, когда легко различается на белом фоне стандартный шрифт при высоте буквы 3,5 мм. Измерение проводится по следующей схеме:

• вода после тщательного смешивания заливается в высокий цилиндр, внутренний диаметр имеет размер 2,5 см, дно колбы стеклянное;
• цилиндр на высоте 4 см неподвижно устанавливается над листом бумаги, на которой напечатаны буквы стандартным шрифтом;
• через цилиндр смотрят на шрифт, добавляя или убавляя объем воды в колбе, что в результате позволяет определить максимальную высоту столба.

Как подобрать правильно прибор измерения мутности

Типовое приспособление предусматривает наличие цилиндра небольшого размера, в котором расположены на одном уровне специальные датчики. Устройством излучается пучок света, проходящий через жидкость и фиксирующийся датчиками. Интенсивность освещения будет являться показателем чистоты исследуемой среды.

При выборе подобного приспособления, модели которых предлагаются в большом ассортименте, не лишним проконсультироваться со специалистами, которые помогут подобрать вариант, максимально подходящий для использования в конкретных случаях. Опытные менеджеры нашей компании предложат устройство, с помощью которого точно и быстро можно будет определить не только мутность, но и иные важные показатели жидкости.

Сотрудничая с нами, вам не потребуется переплачивать, отметим, что в нашем магазине качественное оборудование для измерения мутности предлагается по доступной цене. Используя предлагаемые варианты, вы сможете на профессиональном уровне определять качество воды не только поступающей из системы централизованного водоснабжения, но и из любых иных источников природного происхождения.

Руководство для инструктора — Прозрачность воды — Институт водных ресурсов Роберта Б. Анниса (AWRI) — Образование и информирование

Что такое прозрачность воды?

Прозрачность воды относится к глубине, на которую свет проникает в воду. Передача света в водоем чрезвычайно важна, так как солнце является основным источником энергии для всех биологических явлений. Свет необходим для фотосинтеза, процесса, который производит кислород и пищу для потребителей. Биологи обычно считают глубину эвфотической зоны (верхние слои водоема, в которые проникает достаточно света для роста зеленых растений) в 2,7 раза (примерно в 3 раза) от предела видимости. Когда свет проникает в воду, он ослабевает и изменяет свой спектральный состав. Происходит изменение от преимущественно желтого света на поверхности до сине-зеленого на глубине в чистой воде или желто-зеленого в водах с высокой концентрацией растворенного органического материала.

Что такое диск Секки?

Диск Секки представляет собой очень простое устройство диаметром около 20 см, изготовленное из металла или пластика. Он основан на работе отца Пьетро Анджело Секки из Рима, Италия, который разработал метод изучения прозрачности вод Средиземного моря в 1865 году. Секки был научным советником Папы и главой Римской обсерватории.

Диск Секки предоставляет средства для определения предела видимости на основе контраста. Верхняя поверхность диска Секки разделена на четыре квадранта, которые попеременно бывают черными или белыми. В центре диска на верхней стороне расположен болт с проушиной, чтобы к диску можно было привязать леску. Это дает возможность спускать диск в воду с лодки или причала. К нижней стороне диска прикреплен груз, чтобы оборудование погрузилось под поверхность. Эта линия нанесена через каждые 0,5 метра, что позволяет определить глубину, на которой диск Секки исчезает из поля зрения при опускании в воду.

Показания Секки являются полуколичественной мерой прозрачности воды, поскольку множество факторов, таких как время суток, состояние неба и поверхности воды, а также различия между наблюдателями дают разные глубины для одного и того же места. Возможно, у каждого человека будет свое мнение о глубине, на которой диск исчезает из поля зрения. Вот почему важно, чтобы записи на диске Секки содержали информацию об условиях, при которых были сняты показания.

Стандартные условия для измерений диска Секки включают ясное небо, солнце прямо над головой и минимальные волны или рябь. Эти измерения должны проводиться на затененной и защищенной стороне сосуда. Любые отклонения от этих условий должны быть четко указаны в данных. Интересно отметить, что видимость в воде примерно в два раза превышает глубину по Секки, поскольку свет должен дважды пройти через столб воды, длина которого равна глубине по Секки, от поверхности до диска, а затем снова вернуться обратно после отражения от диска. .

Какое значение имеют показания диска Секки?

Диски Секки являются стандартными инструментами для мониторинга внутренних озер наряду с измерениями хлорофилла а и фосфора. Группы добровольцев по всему штату и стране снимают показания диска Секки, чтобы указать текущее состояние своего озера и сравнить с данными за предыдущие годы. Диск Секки позволяет измерить количество взвешенных неорганических и органических веществ в воде.

Показания прозрачности в олиготрофных озерах или озерах с низким содержанием питательных веществ часто превышают 15 футов (5 метров), тогда как в эвтрофных или богатых питательными веществами озерах показания прозрачности составляют менее 7,5 футов (2,5 метра). Прозрачность воды связана с количеством взвешенных частиц (мутность), а также количеством фитопланктона и зоопланктона.

Анализ качества воды с помощью недорогого прибора и мобильного телефона | Исследования экологических систем

• Исследования
• Открытый доступ
• Опубликовано: 18 октября 2013 г.

• Тимо Тойванен ¹ ,
• Сампса Копонен ² ,
• Вилле Котовирта ¹ ,
• Матье Молинье0042 1 и
• …
• Пэн Чэнъюань ¹  

Исследование экологических систем
том 2 , номер статьи: 9 (2013)
Процитировать эту статью

• 19 тыс. обращений

• 24 Цитаты

• 3 Альтметрика

• Сведения о показателях

Реферат

Фон

Прозрачность воды является одним из показателей качества воды. Высокая прозрачность воды является признаком чистой воды. Распространенным методом измерения прозрачности воды является глубина Секки. В этой статье мы представляем подход к мониторингу качества воды (глубина по Секки и мутность) с использованием мобильных телефонов и небольшого устройства, предназначенного для измерения качества воды.

Результаты

Параметры качества воды были автоматически проанализированы на основе изображений, полученных с помощью камер мобильных телефонов. Летом 2012 года мы провели полевые испытания, в ходе которых 100 пользователей-испытателей собрали 1146 наблюдений с помощью системы. Результаты автоматического анализа глубины Secchi3000 были сопоставлены с эталонными измерениями, и они показывают, что наш подход может быть использован для количественных измерений качества воды.

Выводы

Результаты показывают, что в целом система работает хорошо. Как глубина по Секки, так и мутность оцениваются с отличной или хорошей точностью при тщательном проведении измерений.

Предыстория

Вода необходима для жизни, а чистая вода обычно является признаком здоровой окружающей среды. Деятельность человека может оказывать неблагоприятное воздействие на качество воды. Например, использование удобрений в сельском хозяйстве может привести к повышению уровня питательных веществ в близлежащих водах и вызвать усиление эвтрофикации. Таким образом, мониторинг качества воды является неотъемлемой частью заботы об окружающей среде.

Прозрачность воды является одним из широко используемых показателей качества воды. Он упоминается как вспомогательный фактор для биологических элементов в Рамочной директиве по водным ресурсам (WFD) (Solimini et al. 2006) и как один из физико-химических элементов качества для экологической классификации прибрежных вод в Рамочной директиве по морской стратегии (MSD). (Пиха и Зампукас, 2011 г.). Высокие значения прозрачности указывают на чистую воду, тогда как низкие значения прозрачности указывают на мутную или сильно поглощающую воду, что обычно означает плохое качество воды. Прозрачность воды определяет глубину проникновения солнечного света и, следовательно, глубину, на которой могут расти растения.

Обычной мерой прозрачности воды является глубина по Секки. Он измеряется с помощью круглой белой (или черно-белой) пластины, известной как диск Секки, которую опускают в воду до тех пор, пока она не перестает быть видимой. Измерения диска Секки ранее использовались при мониторинге добровольцев, например. в программе Secchi Dip-In (http://www.secchidipin.org/), в рамках которой более 41 000 записей о более чем 7 000 отдельных водоемов были загружены в базу данных через веб-форму.

Измерение прозрачности с помощью диска Секки имеет некоторые ограничения. Во-первых, измерение субъективно и зависит от зрения и способностей человека, производящего измерения. Во-вторых, на него влияют факторы окружающей среды, такие как волны и погода. Наконец, его нельзя использовать на мелководье, когда диск касается дна, прежде чем исчезнуть. Прозрачность также можно измерить по горизонтали с помощью диска Секки или черного диска. При этом методе измерение требует перископа и поэтому является более сложным.

Были разработаны и другие устройства для оценки прозрачности воды. Одним из примеров является прозрачная трубка. Для измерения ее наполняют водой и медленно опорожняют до тех пор, пока маркировка на дне трубки не станет видна, если смотреть сверху. Диапазон измерения трубки ограничен длиной трубки (существуют версии 60 см и 120 см), поэтому он подходит только для воды с низкой прозрачностью, такой как реки и ручьи.

Прозрачность можно также оценить путем измерения мутности. Для этого требуется устройство, излучающее свет и измеряющее степень рассеяния от образца. Эти мутномеры явно дороже дисков Секки (в пределах 800–1000 долларов США).

Последние достижения в области мобильного зондирования и краудсорсинга предоставляют потенциальные средства для сбора большего количества данных и наблюдений от добровольцев. Обнаружение мобильных телефонов стало горячей темой в области гражданской науки и краудсорсинга. Лейн и др. (2010) представляет четыре основные причины быстрого роста приложений для мобильных датчиков: 1) доступность дешевых встроенных датчиков, 2) приложения можно запрограммировать на использование этих датчиков, 3) магазины приложений можно использовать для простой доставки новых приложений большому количеству людей. и 4) внутренние серверы, предоставляющие ресурсы для вычислений.

Мобильное зондирование может расширить сенсорные сети экологических институтов как в пространстве, так и во времени, а также предоставить полезную информацию для понимания ситуации, прогнозирования и научных исследований. Например, Д’Ондт и др. (2013) и Gallo and Waitt (2011) пришли к выводу, что предоставленные пользователями данные можно использовать для сбора полезных наборов данных. Мобильное зондирование можно разделить на две парадигмы зондирования (Lane et al. 2008). При оппортунистическом зондировании сбор данных осуществляется автоматически без участия пользователей. Совместное зондирование основано на том факте, что пользователи активно делают и сообщают о своих наблюдениях.

В этой статье мы представляем новый подход к мониторингу качества воды, названный Secchi3000. Этот подход включает приложение совместного зондирования для мобильных телефонов, с помощью которого пользователи делают снимки целевых областей внутри дешевого и простого измерительного устройства, наполненного водой, и отправляют их с соответствующими метаданными (например, местоположением) на центральный сервер. На сервере мутность воды и глубина Секки автоматически обрабатываются из изображений с использованием методов распознавания образов и компьютерного зрения. Система была протестирована летом 2012 года, и результаты показывают, что она обеспечивает надежный метод мониторинга качества воды. Совместное зондирование качества воды может быть ценным инструментом либо для предоставления возможностей измерения там, где их нет, либо для дополнения существующих усилий по мониторингу дополнительным охватом. Также измерения Secchi3000 можно использовать в качестве инструмента оповещения: при обнаружении изменений в водном объекте власти могут направить профессионального эксперта по качеству воды для оценки ситуации. Кроме того, данные, собранные с помощью системы, можно использовать, например. в проверке и завершении анализа спутниковых изображений.

Методы

Общая архитектура системы

Система измерения качества воды Secchi3000 состоит из следующих частей: 1) приложение для мобильного телефона для сбора и отправки наблюдений, 2) измерительное устройство Secchi3000, 3) алгоритмы анализа значений качества воды из полученные изображения и 4) база данных, где хранятся все данные с проанализированными значениями. Концептуальная архитектура системы Secchi3000 представлена ​​на рисунке 1.

Рисунок 1

Концептуальная архитектура системы Secchi3000.

Полноразмерное изображение

Приложение для мобильного телефона, которое пользователи могут использовать для сбора наблюдений, называется EnviObserver (Котовирта и др., 2012). Это инструмент совместного зондирования, который использует людей в качестве сенсоров, позволяя им сообщать о наблюдениях за окружающей средой с помощью мобильного телефона. Текущая версия измерительного устройства Secchi3000 состоит из контейнера и двух измерительных меток, которые используются при анализе. Метки расположены на разной глубине, чтобы вывести мутность воды. Наполнив контейнер водой, пользователь делает снимок, глядя внутрь контейнера через отверстие в крышке. Местоположение GPS и отметка времени автоматически извлекаются во время измерения. В дополнение к изображению пользователи могут вводить дополнительную информацию, например. ID места измерения.

Наконец, пользователь отправляет собранные данные на центральный сервер для автоматического анализа качества воды. Анализ качества воды состоит из двух отдельных алгоритмов. После получения изображения первый алгоритм автоматически определяет расположение тегов на изображении и извлекает значения RGB пикселей для черной, серой и белой областей двух тегов. Второй алгоритм выполняет фактический анализ качества воды на основе значений RGB, извлеченных с помощью алгоритма распознавания тегов. После автоматического анализа результат отправляется обратно пользователю и сохраняется в базе данных.

Сбор данных

Система была испытана в Финляндии летом 2012 года. Тестовые пользователи были набраны Финским институтом окружающей среды и включали людей, которые профессионально собирают пробы воды, компании, ассоциации охраны воды и частных лиц. В тестах 100 пользователей отправили на анализ 1146 изображений. Образцы были отобраны из озер и прибрежных районов Финляндии. Профессиональные эксперты по качеству воды проводили измерения с помощью Secchi3000 во время обычных поездок по измерениям и сбору проб. Остальные участники проводили измерения во время досуга в основном из личного интереса.

Результаты анализа описаны в следующей главе. Поскольку автоматический анализ не был полностью готов в течение периода тестирования, полученные изображения с соответствующими метаданными только сохранялись в базе данных, а анализы проводились впоследствии. Устройства Secchi3000 были разработаны Финским институтом окружающей среды и Центром технических исследований Финляндии VTT и произведены финской компанией. В настоящее время система готовится к более крупномасштабной деятельности, включая коммерческое производство устройств.

Обнаружение целей

Определение точного положения белых, серых и черных целей на изображениях затруднено из-за многих факторов, не связанных с качеством воды:

•  Различные условия освещения создают переэкспонированные области, отражения и тени во внутренней структуре измерительного контейнера. На изображениях это выражается в артефактах и ​​нежелательных формах, которые могут перекрывать, расширять или перекрывать целевые прямоугольники. Чисто основанный на форме подход не всегда будет устойчивым к такого рода артефактам.

•  Стандартные камеры обычных мобильных телефонов обеспечивают качество изображения от среднего до низкого, с шумами, размытостью, разным разрешением (часто довольно низким). Это влияет на резкость целевых прямоугольников на изображении и, следовательно, на их обнаруживаемость.

•  Изменчивость во время сбора данных, сделанных разными людьми-операторами с использованием различных устройств, приводит к нежелательным несоответствиям; в частности, углы обзора камеры постоянно меняются. Поскольку система сбора данных используется на месте, а не в контролируемой среде, нельзя априори предполагать ни положение целей на изображении, ни их ориентацию. Целевые прямоугольники не всегда ориентированы вертикально или горизонтально, они кажутся произвольно повернутыми на каждом изображении. В отличие от типичных приложений промышленного компьютерного зрения, здесь невозможно точно определить относительное положение и ориентацию камеры и сцены.

Вдобавок ко всем этим проблемам, чем меньше глубина воды по шкале Секки, тем сложнее обнаружить цель на изображении. Поскольку свойства воды влияют на коэффициент отражения и, следовательно, на значения пикселей, особенно в случае гуминовых или очень мутных вод, метод обнаружения цели, основанный исключительно на значениях цвета или коэффициента отражения на изображении, скорее всего, потерпит неудачу. Контрольные точки можно использовать для определения целевых областей; однако в мутных водах надежнее обнаруживать более крупные однородные цели, чем контрольные точки.

Для разработки метода набор панельных данных из 20 изображений был вручную выбран из набора данных сотен изображений качества воды, полученных пользователями. На панели представлены самые разнообразные условия освещенности, мутности воды и обнаруживаемости целей от самых благоприятных случаев до самых сложных. После тонкой настройки на панели метод был применен ко всему набору данных изображений для оценки точности.

Процесс обнаружения был первым, чтобы найти окружающие области нижнего и верхнего тегов методом сопоставления шаблонов. В этих двух областях локальных тегов выполняется следующая обработка (см. рис. 2, красные прямоугольники — это области, обнаруженные с помощью сопоставления с шаблоном).

Рисунок 2

Нахождение окружающих областей нижнего и верхнего тегов методом сопоставления с шаблоном.

Полноразмерное изображение

Второй шаг — определение формы белого прямоугольника с использованием подхода на основе контуров в области красного прямоугольника (форма синего прямоугольника на рис. 2). Обработка верхнего тега и нижнего тега одинакова. Положения серого и черного прямоугольников были получены преобразованием подобия. То есть, перемещая повернутый синий прямоугольник влево и вправо, мы получаем серый и черный прямоугольники.

Камера мобильного телефона, смотрящая на резервуар для воды через отверстие, приближается к центральной проекции в геометрическом компьютерном зрении. Центральная проекция плоскости (тэга) на параллельную плоскость (изображение) также называется преобразованием подобия, которое сохраняет параллелизм, совпадение, отношение деления и т. д. (Hartley and Zisserman 2004). То есть на углы между линиями не влияют поворот, перемещение или изотропное масштабирование. В частности, параллельные линии отображаются на параллельные линии. Отношение двух длин является инвариантом. Точно так же отношение площадей является инвариантом.

Когда изображение очень размыто и камера вращается, белый прямоугольник нижнего тега не может быть обнаружен, но могут быть извлечены четыре угловых элемента изображения. Используя прямоугольник, образованный этими четырьмя угловыми характерными точками, можно найти положения двух других тегов на основе инварианта подобия.

Результаты

Результаты анализа изображений показаны на рисунках 3 и 4. Изображения Secchi3000 анализировались как автоматически, так и вручную, и результаты сравнивались с эталонными измерениями. Наши выводы из анализа заключаются в том, что оценка глубины по Секки работает очень хорошо, в то время как оценки мутности немного более разбросаны. Кроме того, при больших значениях мутности (> 6 FNU (формазиновая нефелометрическая единица)) начинает увеличиваться отличие от эталонного значения (порядок величины остается правильным).

Рисунок 3

Глубина Secchi, рассчитанная с использованием Secchi3000 по сравнению с эталонным методом.

Полноразмерное изображение

Рисунок 4

Мутность оценивалась с использованием метода сравнения Secchi3000 с эталоном.

Полноразмерное изображение

Результаты измерения глубины по методу Секки, показанные на рис. 3, были получены в результате наблюдений, проведенных одним человеком с использованием трех мобильных телефонов (Nokia E5, Nokia E7 и Nokia N500, в зависимости от местоположения). На рисунке также видно, что разница между автоматическим и ручным анализом очень мала. С каждым телефоном из каждого места было сделано от двух до пяти наблюдений, и это объясняет группы точек данных, видимых на изображении, и дает представление о повторяемости наблюдений и различиях между камерами. В целом вариация измерений на каждом участке составляла менее 10% от эталонного значения.

При включении в результаты наблюдений других пользователей теста разброс значительно больше и коэффициент детерминации явно ниже. Вероятные объяснения этому: 1) плохое качество камер в мобильных телефонах, которыми пользовались испытуемые (некоторые из них были довольно старыми моделями), 2) неудовлетворительное качество наблюдений некоторых пользователей (изображения иногда наличие пузырьков воздуха, теней и других источников ошибок), 3) сложность использования системы в качалке (по отзывам пользователей) и 4) отсутствие обратной связи от системы об успешности измерения. Автоматизированная цепочка обработки и соответствующий механизм обратной связи были реализованы позже на основе отзывов пользователей. Среднее время анализа автоматической обработки составляет 2,09 с.секунд (N = 1146) на изображение с использованием процессора Pentium 4 3,2 ГГц с памятью 4 ГБ.

Обсуждение

Измерение с помощью Secchi3000 имеет много преимуществ по сравнению с измерением с помощью диска Секки. Например, измерение не зависит от зрения пользователя, а результаты доступны быстро (с позиционированием) в централизованной системе. Кроме того, измеренное изображение Secchi3000 может быть повторно проанализировано позже, если станут доступны улучшенные алгоритмы оценки. Мы также планируем добавить больше параметров качества воды, которые будут автоматически анализироваться из изображений, таких как общее содержание взвешенных веществ (TSM) и поглощение гуминовыми веществами (CDOM). Это даст представление о том, что вызывает снижение прозрачности, а не только оценку значения прозрачности.

Преимущество Secchi3000 по сравнению с прозрачными трубками заключается в большем диапазоне оценки. Трубки ограничены максимальной прозрачностью 1,2 м, в то время как Secchi3000 успешно измеряет прозрачность в диапазоне от 0,3 м до более 5 м.

Упомянутые выше мутномеры являются более точными, но и намного более дорогими и поэтому не подходят для коллективного мониторинга.

Несмотря на то, что методы, представленные в этом документе, работают достаточно хорошо, реальная польза для управления качеством воды может быть получена от широкого использования системы. Совместное зондирование оказалось технически осуществимым, но мотивация потенциальных наблюдателей к сбору данных все еще остается открытым вопросом, который обсуждался, например, Reddy et al (2010) и Juong-Sik and Hoh (2010). Для популяризации метода Secchi3000 потребуется бизнес-модель, которая позволит производить и распространять устройства, улучшать и поддерживать мобильное программное обеспечение для нескольких мобильных устройств, а также способ мотивировать людей проводить регулярные наблюдения в своем районе.

Необходимо доработать систему, чтобы сделать измерения проще и менее подверженными ошибкам. Например, немедленная доставка результата измерения пользователю, что сейчас реализовано, поможет снизить количество некачественных наблюдений. Кроме того, необходимо улучшить инструкции для пользователя и, возможно, перенести их в приложение (приложение должно направлять пользователя при проведении измерений). В дополнение к мобильному приложению Secchi3000 Java ME, которое использовалось для сбора данных летом 2012 года, теперь доступны версии мобильного приложения для платформ iOS, Android и Windows. Это значительно увеличивает потенциальную базу пользователей системы, что необходимо для популяризации метода. Текущая цена измерительного устройства Secchi3000 немного выше стоимости диска Secchi. Предположительно, это изменится с более масштабным производством устройств.

Выводы

В этой статье мы представили новый подход к автоматическому анализу качества воды на основе изображений, полученных с измерительного устройства Secchi3000, заполненного водой. Инструмент совместного зондирования EnviObserver использовался для сбора данных от пользователей и для анализа полученных данных.

Для обнаружения тегов сопоставление шаблонов может точно определить местонахождение тегов на изображении с разным размером и ориентацией и отделить их от помех (таких как отражение тегов, текст и границы платформы тегов). Использование распознавания признаков и форм изображения повысило точность и надежность позиций тегов.

Результаты показывают, что в целом система работает хорошо. Как глубина по Секки, так и мутность оцениваются с отличной или хорошей точностью при тщательном проведении измерений. Однако для облегчения проведения наблюдений требуется дальнейшее развитие системы, а инструкции для пользователей должны быть улучшены, чтобы пользователи могли предоставлять изображения более высокого качества для анализа.

Ссылки

• Д’Ондт Э., Стивенс М., Джейкобс А.: Совместное шумовое картирование работает! Оценка совместного зондирования как альтернативы стандартным методам мониторинга окружающей среды. Perv Mobile Comp 2013, 9 (5): 68–694. ISSN 1574–1192, doi:10.1016/j.pmcj.2012.09.002

  Google ученый

• Галло Т., Уэйтт Д.: Создание успешной модели гражданской науки для обнаружения инвазивных видов и сообщения о них. Bio Sci 2011, 61 (6):459–465. 10.1525/био.2011.61.6.8

  Google ученый

• Хартли Р., Зиссерман А: Геометрия с несколькими видами в Computer Vision . 2-е издание. Издательство Кембриджского университета, Кембридж; 2004.

  Книга

  Google ученый

• Juong-Sik L, Hoh B: Динамический ценовой стимул для совместного зондирования. Perv Mobile Comp 2010, 6 (6): 693–708. 10.1016/j.pmcj.2010.08.006

  Артикул

  Google ученый

• Котовирта В., Тойванен Т., Тергуев Р. , Хуттунен М.: Совместное зондирование в мониторинге окружающей среды – опыт. Proc Sixth Int Conf Innov Mobile Int Serv Ubiquit Comp (IMIS ’12) 2012. doi:10.1109/IMIS.2012.70

  Google ученый

• Лейн Н.Д., Эйзенман С.Б., Мусолези М., Милуццо Э., Кэмпбелл АТ: Системы городского зондирования: оппортунистические или совместные? In Материалы 9-го семинара по мобильным вычислительным системам и приложениям (HotMobile ’08) . ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США; 2008. Дои: 10.1145/1411759.1411763

  Google ученый

• Лейн Н.Д., Милуццо Э., Хонг Л., Пиблз Д., Чоудхури Т., Кэмпбелл АТ: Исследование датчиков мобильных телефонов. Comm Mag 2010, 48 (9):140–150. doi:10.1109/MCOM.2010.5560598

  Статья

  Google ученый

• Piha H, Zampoukas N: Обзор методологических стандартов, связанных с критериями рамочной директивы Морской стратегии по хорошему состоянию окружающей среды . Бюро публикаций Европейского Союза, Люксембург; 2011. Дои: 10.2788/60512

  Google ученый

• Редди С., Эстрин Д., Сривастава М.: Система набора для сбора данных совместного зондирования . Материалы 8-й Международной конференции по всеобъемлющим вычислениям, Хельсинки, Финляндия; 2010.

  Книга

  Google ученый

• Солимини А., Кадрозо А., Хейсканен А. (ред.): Индикаторы и методы оценки экологического состояния согласно Рамочной водной директиве . Бюро официальных публикаций Европейских сообществ, Люксембург; 2006.

  Google ученый

Скачать ссылки

Благодарности

Работа выполнена при поддержке исследовательской программы «Измерение, мониторинг и оценка окружающей среды», финансируемой Tekes, Финским агентством по финансированию технологий и инноваций. Мы благодарны Maa-ja vesitekniikan tuki ry за финансовую поддержку.

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Финский центр технических исследований VTT, P.O. Box 1000, FI-02044, VTT, Эспоо, Финляндия

   Тимо Тойванен, Вилле Котовирта, Матье Молинье и Пэн Чэнъюань

2. Финский институт окружающей среды, P.O. Box 140, Хельсинки, Финляндия

   Сампса Копонен

Авторы

1. Тимо Тойванен

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Академия

2. Сампса Копонен

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

3. Вилле Котовирта

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

4. Matthieu Molinier

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

5. Peng Chengyuan

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

Автор, ответственный за корреспонденцию

Тимо Тойванен.

Дополнительная информация

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Вклад авторов

TT реализовал архитектуру системы и подготовил рукопись, которую все авторы помогли отредактировать и доработать. SK разработала алгоритм оценки качества воды, используя целевые значения RGB, извлеченные из изображений мобильного телефона, и сравнила измерения с эталонными измерениями. ВКонтакте дал рекомендации по домену и помог спроектировать систему. В ММ и ПК реализован алгоритм обнаружения цели. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Оригинальные файлы изображений, представленные авторами

Ниже приведены ссылки на оригинальные файлы изображений, представленные авторами.

Authors’ original file for figure 1

Authors’ original file for figure 2

Authors’ original file for figure 3

Authors’ original file for figure 4

Rights and permissions

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 2.