基于GIS和物联网的湿地生态感知系统设计与实现

石晓刚，张海燕，尹大东

（1.肃南县林业草原湿地保护中心，甘肃 肃南 734499；2.云南这里信息技术有限公司，云南 昆明 650224）

0 引言

湿地是由水文、土壤和森林等相互作用构成的特有生态系统，与人类的生存与发展息息相关，也是国家生态安全体系的重要组成和社会经济可持续发展的重要基础[1]。湿地作为一个复杂的生态系统，环境信息能够被实时、快速、智能化地监测是实现其精细化管理的重要基础。随着3S 技术[2]、物联网[3]、云计算[4]以及大数据[5]等新一代信息技术的发展并被不断地应用于生态环境各个领域，尤其在当前“互联网+”时代，生态保护工作己进入大数据、智能化阶段，生态环境的监测亟需物联网、GIS 及大数据等技术的全方位融合。其中GIS 技术的开发应用是实施智能化监测的关键技术之一，其强大的数据管理与运算、空间查询与分析功能，能够为湿地生态系统的智能监测与管理提供技术和决策支持[6]。2015年国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出将互联网与生态文明建设深度融合，针对森林、草原、湿地等各类生态要素监测方面，充分利用GIS 等技术，结合互联网大数据分析和云计算平台，实现资源环境动态监测、信息互联共享[7]。

传统的对湿地生态环境的监测主要以人工监测和现场数据采集的方式进行，不但耗时费力，而且监管效率低下。随着遥感技术的发展，湿地环境监测手段发展为地-空相结合的方式[8]。但由于基于卫星遥感的监测尺度有限且受限于天气和空间分辨率的影响，对湿地生态监测的精准化和信息化应用略显不足，特别是立体化监测体系很不完善，对湿地生态环境及水文水质、气象等各项参数不能快速有效地进行监测和分析。国内外陆续建立了以GIS 技术为支持的地面监测系统，包括生态系统监测[9]、作物病虫害监测[10]、空间信息管理与决策支持[11-13]等。而在湿地生态监测系统的研究中，有关GIS 技术与物联网大数据技术的优化集成、物联网实时监测信息与GIS 空间信息的融合分析等方面的应用研究较少，缺乏对生态监测中海量数据的智能化处理与分析，这将不利于推动GIS、互联网等技术与生态文明建设的深度融合发展。因此，研究将GIS 技术与物联网、云计算等技术相结合，采用B/S（Browser/Server）模式架构和Spring Cloud 开发框架建立湿地生态综合监测平台，实现集“空地一体”监测、湿地环境数据采集与传输、生态大数据智能分析以及决策支持等为一体的湿地生态感知系统平台，为湿地管理智能化、信息化提供决策支持和科学依据。

1 用户需求分析

随着“互联网+”、GIS 技术和大数据技术的日趋成熟，生态环境管理者不满足于监测手段单一性以及海量数据的处理，湿地管理需求向多元化发展，业务更加趋于信息化、智能化，因此对传感器终端的信息采集与实时上报以及海量数据的智能处理分析等需求愈加强烈。

（1）基于物联网传感器的数据采集与传输需求。用户通过布设的传感器进行数据采集与实时传输，主要包括水文、气象等数据，还可以支持物联网设备信息管理、线路管理等操作。

（2）自然资源综合调查需求，包括自然资源综合调查任务、记录管理，并且可以按照时间、线路等信息进行查询和规划，采集信息实时上报至湿地生态综合监测平台。

（3）“空地一体”监测需求。用户利用空（无人机应用）+地（地面物联网设备及自然资源调查APP），实现室内巡查路线绘制并远程调动无人机，针对湿地污染监测、灾害防治等业务需求进行一体化监测预警。

（4）生态大数据智能处理与分析需求。针对场景感知、污染预报、视频监控、气象土壤数据、林木资源统计以及实时数据储存处理等产生的海量数据，用户可以进行智能处理分析并进行可视化，以提供决策支持信息。

2 系统技术架构设计与实现

2.1 系统体系设计

基于湿地保护与管理等各方面需求、湿地环境主要参数及GIS、物联网等技术，从湿地环境监测与管理实际出发，综合应用GIS 技术、无人机、物联网等多种现代信息技术，开展空中无人机遥感监测、地面湿地气象和虫情等监测、地下土壤墒情监测，从而覆盖湿地土壤、水文和动植物群体信息采集，构建一个集自然资源展示与采集、自然资源综合调查、“空地一体”监测分析和生态大数据智能分析功能为一体的湿地生态综合一体化监控体系，如图1所示。

图1 湿地生态综合监测体系

2.2 系统技术架构

系统架构基于B/S 模式架构和Spring Cloud 微服务开发框架，如图2所示。数据采集层主要由布设在湿地环境中的各类传感器及其网络组成，主要负责监测数据采集工作。数据传输层前端物联网设备与服务端通过MQ 协议、Socket 协议连接，将数据传输至服务端并分类归档存储至非关系型数据库Mongo DB 中，通过建立数据规范、数据模型进行数据处理和存储，并对海量监测数据进行智能处理、归类和存储。应用层采用面向服务的体系结构（SOA）设计，开发库采用ArcGIS API for JavaScript，通过 ArcGIS Sever 平台和本地服务器搭建服务端进行专题数据操作，用户可以通过HTTP 请求与平台服务器通信。

图2 系统架构

3 系统主要功能实现

系统采用客户端通过AndroidStudio2.3 进行开发，通过调用GIS Sever 接口实现底图操作，基于HTTP 协议与服务器通信，服务器使用Spring Cloud 平台开发，数据库采用PostgreSQL、MySQL 和Geo database 相结合的方式。通过调用传感器端接口和物联网端集成接口实现基础环境数据采集，用户通过Web 端和APP 实现湿地环境质量查询、湿地污染地图分布查看等。

3.1 湿地资源数据展示与采集

系统实现了包括湿地的地质地貌、水文水质等基础空间数据，森林资源、气象水文、有害生物分布等专题数据，物联网设备分布数据的采集和监测，以及科研观察和巡护等业务数据的集中管理、分析及展示。基于GIS 的可视化管理，将湿地的监测、巡护、摄像等所有日常工作统一到二三维系统中，有效反馈湿地监测信息，帮助制定治理和预防措施并提供决策支持。综合基础数据：湿地分布、湿地自然资源分布、湿地卫星遥感影像、水体分布、土壤分布、林班分布等。

3.2 自然资源综合调查

自然资源综合调查系统集成Web端各大功能模块和移动端数据采集与上报、工程任务管理等功能，包含调查数据导入导出、调查点智能导航、生物智能识别、物联网设备可视化管理、AI 技术实现生物种类及病虫害在线识别，实时将结果反馈至系统平台并自动形成地图分布，如图3所示。

图3 移动端APP 数据采集与上报

3.3 “空地一体”监测分析

利用空（无人机应用）+地（地面物联网设备及自然资源调查APP），从多个维度，针对湿地生态环境资源管理、灾害防治等业务需求进行一体化监测预警。实现无人机空中遥感监测设备、地面物联网监测设备、自然资源综合调查系统以及人工监测和调查等方面数据的上传统计，湿地整体情况清晰展现，并做到科学、有效地管理，如图4所示。

图4 “空地一体”监测

3.4 生态大数据可视化与智能分析

通过对湿地监测多源数据的抓取及融合，实现湿地生态场景感知、气象预报、污染预报、数据动态变化监测、无人控制、数据挖掘、视频监控、气象土壤数据汇总统计、林地资源统计、实时数据储存处理及各项监测数据的动态变化展示，全方位挖掘与展现湿地资源数据信息，全面掌握湿地的动态变化情况，提供科学决策的依据，如图5所示。

图5 可视化分析功能

3.5 湿地保护遥控监测

湿地保护遥控监测系统通过系统平台，实现在线远程对湿地环境进行监测。首先在室内在线绘制、规划巡查路线，指定执行任务无人机，并在移动端使用专用APP 进行任务接收；结合APP 自动导航功能，远程控制摄像头旋转拍照，最终数据采集任务结束并自动上传到监测平台，任务执行结束，平台自动获取所有信息，标识任务结束。湿地保护遥控监测系统具有一键执行监测任务并将监测结果自动上传、采集图库分类汇总管理以及支持矢量数据导入、历史记录查询等功能，全程自动化、智能化，如图6所示。

图6 湿地保护遥控监测平台

3.6 数据推送与预警

系统实现了风向、环境温度、环境湿度、土壤含水率、蒸发量、降水量、二氧化碳、风速、气压等指标的实时一体化监测预警并将数据实时推送至湿地监测平台。同时还可实现水污染、空气污染、紧急事件、灾害防治等业务需求自动预警功能，通过其他部门告警联动，及时将危害湿地的环境信息传递给相关人员，从而提高预防和处置突发性事件和风险的能力，以及提升生态监测的信息化、科学化、智能化水平。

4 结语

结合GIS、物联网、大数据、互联网等技术，通过MQ、Socket 协议接收物联网传感器采集的数据，采用B/S 模式构建湿地生态综合监测系统的方法，实现对湿地生态系统“实时监测-数据传输-智能分析-智能处理-智能预警”全程信息化、智能化等多方位的综合监测和管理，解决了湿地生态环境监测体系中的物联信息相互独立、监测指标不全面、管理缺乏信息透明化和智能化等问题，建立了“空地一体”的湿地生态综合监测体系，实现对湿地生态环境的实时监测、信息处理分析与灾害预警。该系统的建立将有效地解决湿地生态环境监测中管理手段缺乏信息化和智能化的现状，为环保部门科学监测提供技术参考。