基于5G與AI的生態環境監測網絡平臺探討

　　摘 要: 分析了我國生態環境監測網絡建設現狀、存在問題與需求，提出了基于 5G 與人工智能( AI) 的“天地一體化” 生態環境監測網絡架構。該架構借助邊緣計算、5G 高速網絡、AI 視頻檢測識別和污染物濃度預測等關鍵技術，使平臺具備智能感知、實時監控和智能預測的能力，為實現重要生態環境信息的全天候、智能化遠程自動監測和預警提供了解決方案。

　　本文源自徐愛蘭; 耿建生， 環境監測管理與技術 發表時間：2021-06-22

　　關鍵詞: 5G 技術; 人工智能; 傳感器; 生態環境監測; 天地一體化

　　為了深入貫徹落實《中共中央 國務院關于全面加強生態環境保護 堅決打好污染防治攻堅戰的意見》，亟須全面提升生態環境監測監控能力，更好地服務于生態文明建設。黨中央、國務院高度重視生態環境監測工作，習近平同志強調: “保護生態環境首先要摸清家底、掌握動態，要把建好用好生態環境監測網絡這項基礎工作做好。”環境監測數據是客觀評價環境質量狀況、反映污染治理成效、實施環境管理與決策的基本依據，只有確保監測數據“真、準、全”，我國的生態文明建設才能行穩致遠。面對污染防治新形勢，在“真、準、全”的基礎上，“快”亦是大勢所趨。

　　隨著通信技術的飛速發展與人工智能( AI) 的高速崛起，5G 技術與 AI 將改變現有的環境監測網絡格局，使其更加快速、高效、智能。目前，生態環境監測網絡需要從均質化、規模化擴張向差異化、綜合化、智能化布局轉變，全面整合已有的數據信息資源，借助先進的 5G 技術與 AI，實現各級各類監測信息和數據資源的穩定互聯與實時共享，以及對環境要素和污染源的全面智能感知與實時監控，建成大數據智能監測管理平臺，形成大數據綜合分析研判能力。今在現有的“天地一體化”生態環境監測體系基礎上，探索建設基于 5G 與 AI 的生態環境監測網絡平臺。

　　1 生態環境監測網絡建設現狀與需求

　　我國現有的生態環境監測網絡還難以達到 5G 新基建的需求，主要存在以下問題: ①儀器裝備較落后，使用效率較低，大部分基層監測站配備的儀器僅能開展有限的常規污染因子監測; ②數據共享與信息預測預報能力普遍較弱，難以掌握排污單位的污染物排放狀況，無法實現對超排、偷排現象的精準打擊; ③數據整合應用度不高，難以通過對環境質量、污染源監管等數據的關聯性分析，為管理決策提供科學支撐; ④技術手段單一，智能化程度不高，缺乏數據的實時獲取、共享、匯聚、融合、挖掘分析等綜合手段[1 - 3]。目前建設的低速物聯網監測網絡雖然具備功耗小、成本低、便于大規模布設等優點，但作為一般的傳感器節點，缺乏邊緣處理能力，只能傳輸低速率數據。環境監測是一項復雜工程，僅依賴數據信息難以做出實時準確的判斷。與此同時，“非現場、不接觸”的監測監控執法新模式也需要相應的技術手段支撐，以適應生態環境管理新形勢的需求。

　　1. 1 5G 技術應用

　　5G 具有傳輸速度快、低延遲的特點，與先進的信息技術相結合，可以通過遠程操控、監控供應鏈及與外部系統通信等方式，大幅提升監測器和傳感器的效率，實現對環境的實時監測與管理。根據生態環境監測業務數據類型和需求的不同，部分實時數據如自動站監測數據、企業工況數據等可以借助 5G 技術高密度采集、快速傳輸和處理; 而污染源或自動站現場視頻數據、無人機應急監測采集的航拍影像則可保存在本地，利用邊緣處理技術，通過深度學習模型鑒別污染事件，并借助 5G 技術回傳監測視頻和數據，實現對污染的實時監控。

　　5G 與物聯網、區塊鏈、大數據等技術聯合[4]，不僅可以實現實時信息交互，傳輸監測數據、監測點位信息、污染位置圖片，便于溯源，還可以提供共享數據，協助聯防聯控。2018 年在上海舉辦的世界移動大會上，中國移動、芬蘭赫爾辛基大學攜相關企業共同演示了創新 5G 空氣質量監測解決方案。遙感衛星[5]、無人機、無人船及各種環境監測儀器逐步實現了智能聯網，基于 5G 技術的“天地一體化”生態環境監測體系在全國范圍內逐步構建。無人機作為其中一項重要技術，可以周期性地快速巡檢整個監測區域內各種環境監測數據[6 - 8]。在人員難以采集數據的區域如危險區域和水域，可以發揮無人機機動靈活的特點，借助高空優勢，通過視頻采集圖像; 對于傳感數據收集，可以在經過該區域時與地面傳感器節點進行通信交互，該方案特別適用于布網困難的區域。然而，無人機巡航能力有限，活動范圍受到限制，而且缺乏高速傳輸和智能機動的能力。此外，無人機巡航結束，回到目的站點才將所有數據傳送回監測網絡數據分析平臺，實時性較差。

　　1. 2 AI 技術應用

　　AI 在現階段生態環境監測工作中應用較少。在遙感領域，基于衛星遙感影像的深度學習、圖像智能分類識別生態環境問題和景觀類型已得到初步應用，還有少量基于深度學習的空氣質量預報方面的研究。

　　目前，我國雖然已基本建成覆蓋環境空氣、地表水、酸雨、近岸海域、土壤、噪聲和生態等要素的環境質量監測網，初步構建了陸海統籌、天地一體、上下協同、信息共享的生態環境監測網絡體系，但尚未實現多環境要素間、多部門間業務數據的全面、有機、實時化耦合聯動，未能滿足環境監測數據 “真、全、準、快”的實時監控和預警預報需求。在生態環境監測網絡體系中注入 AI 的智能輔助分析，可以精準、靈活、全方位地提供大數據綜合分析，提高對環境要素和污染源的智能感知、實時監控和智能預測能力，為科學管理決策提供技術支撐。

　　在 5G 普及的大環境下，環境監測器與傳感器收集的數據將通過 5G 通信系統集成。AI 對收集的數據進行深度學習訓練預測，衍生出更加智能的環境質量預報預測模型，并通過 5G 將模型數據返回給各個終端，同步共享，提升污染溯源及針對性解決問題的質量與效率。未來，AI 在大數據分析、智能預報、智能處理等方面的應用將是監測網絡 5G 新基建基礎上的一個突破。在生態環境質量監測溯源方面，通過 AI 監測監控海量數據，提升環境質量監測與污染源監控溯源的實時能力; 在突發環境污染事件應急監控方面，設置邊緣計算節點和數據分析模型，通過 AI 識別各類數據，快速發現環境問題線索，對出現的異常情況動態預警[9 - 10]，提升污染事件監管水平。此外，通過 AI，既可以“非現場”查看企業實時監控情況和歷史數據，也可以利用 5G 的高速傳輸性能，讓現場人員與專家視頻會商。因此，構建基于 5G 與 AI 的“天地一體化”生態環境監測體系，逐步實現對重要生態環境信息的全天候、智能化遠程自動監測是未來的發展趨勢。

　　2 基于 5G 與 AI 的生態環境監測網絡

　　2. 1 網絡平臺搭建

　　目前較為先進的生態環境監測技術包括采用傳統的傳感器定時采集數據回傳至中心服務器，利用無人機的機動性對監測區域進行周期性巡檢，以及派遣無人機、無人船設備在空中和水域進行空氣和水質采樣，并且自動拍攝視頻圖像[5]，監測中心對獲取的樣品、監測數據和視頻圖像處理分析，得到監測結果。借助迅猛發展的信息與通信技術，今提出基于 5G 與 AI 的生態環境監測網絡架構( 見圖 1) ，由遙感衛星、無線傳感器節點、無人機、無人船、NB - IoT /Lora、5G 高速網絡與 AI 深度學習網絡模型構成“天地一體化”生態環境監測體系。其中，遙感衛星獲得監測區域的電磁波譜信號，使監測范圍更廣、更全; 傳感器節點采用邊緣分布式計算，具備智能感知能力; 2G、3G、4G、5G 及 NB - IoT 等多種異構網絡融合，使信息數據傳輸更具魯棒性和實時性; 借助 AI 的輔助分析，使無人機和無人船的巡航能力更強，對污染物的監測更精準; 通過深度學習模型訓練預測污染物濃度變化趨勢，為科學防控提供有力依據。

　　隨著平安城市建設的不斷深入，城市治安視頻監控系統已經從單純的城市治安防范技術手段向大型綜合性視頻圖像信息系統轉變，成為數字城市的重要載體。5G + AI 生態環境監測網絡基于地面監控及對監控視頻和圖像進行 AI 處理分析，可以更加精準地發現各種污染排放和應急突發情況，及時預警，便于生態環境管理部門高效應對。當 5G 遇上 AI 技術，環保 AIoT 應運而生，為智能環保機器人的誕生提供了技術支持，由機器自動解決污染問題將成為現實。目前，雄安新區首次搭建了基于 5G 技術的“天地一體化”生態環境監測體系，在太湖藍藻 5G 環境整治方案中也有無人機、NB - IoT 物聯網等方面的應用實踐。然而，AI 在生態環境監測方面的應用還有待于持續加強，后期建議在已部署 5G 監控網絡的試點場景，進一步開展 AI 輔助分析和處理方面的應用。

　　2. 2 網絡關鍵技術

　　建設基于 5G 與 AI 的“天地一體化”生態環境監測網絡平臺，需要解決以下關鍵技術。

　　( 1) 傳感器節點邊緣分布式計算[11]。除了采集和發送數據外，傳感器節點還應具備邊緣分布式計算能力，根據監測數據判斷污染物濃度等級，當超過閾值時自主發送預警信息。對接各類環境監測站點或污染源企業，實現數據的去中心化分析，形成 TB /s 級的數據傳輸和運算能力，提高數據運算效率，提升監測監控的時效性。

　　( 2) 5G 網絡污染物視頻監控[12 - 13]。5G 網絡包括低速 NB - IoT 網絡和 5G 高速網絡。利用 5G高速網絡將監測視頻傳送至網絡平臺中心，通過視頻檢測技術捕捉污染場景; 利用 NB - IoT 網絡將傳感器采集的數據傳送至網絡平臺中心，通過 5G 視頻會商確定污染源。

　　( 3) 基于 AI 的視頻檢測識別[14]。利用 AI 輔助衛星遙感、無人機和無人船監測技術，如通過視頻圖像分析，利用 AI 檢測識別污染物并快速追蹤污染源; 通過 AI 自動優化巡航路線，更加快速地尋找污染源頭，并通過 5G 網絡回傳捕捉的視頻圖像，交由監測網絡平臺進行二次分析處理。

　　( 4) 基于 AI 的污染物濃度預測[15]。監測網絡平臺通過 AI 的深度學習模型( 如 CNN - LSTM 網絡) 和強化學習模型，對監測區域的歷史污染物數據、氣象數據和外部數據進行訓練學習，多尺度預測未來 1 h、1 d 和 1 周的污染物濃度，為科學管理決策提供依據[13]。

　　基于此，推進高覆蓋、多維度、智能化的環境監測網絡建設，搭建多路數據融合通信的智能化移動執法系統，以及集 5G、遙感衛星、視頻采集、數據傳輸、環保 AIoT 為一體的環境應急響應系統，讓“天地一體化”生態環境監測網絡平臺更加全方位、高速化、智能化，具備更強的預警和判斷能力。5G + AI 生態環境監測網絡將給現有的環境管理、監測、執法、監察、決策、應急等工作注入強大活力，獲取的生態環境信息和預測預報預警成果將全面提升環境治理的智慧化水平。

　　3 結語

　　5G 技術與 AI 快速發展，新形勢下生態環境監測網絡需要革新，兩者相互結合是未來的重要發展方向之一。鑒于目前生態環境監測網絡建設方面存在的問題與不足，提出了基于 5G 與 AI 的“天地一體化”生態環境監測網絡架構。該架構借助邊緣計算、5G 高速網絡、AI 視頻檢測識別，以及 AI 污染物濃度深度學習和預測等關鍵技術，使平臺具備智能感知、實時監控和智能預測的能力，為實現重要生態環境信息的全天候、智能化遠程自動監測和預警提供了解決方案。