一种监测碳排放源的无人机设备及监测方法

技术领域

本发明涉及碳排放监测技术领域，特别是涉及一种监测碳排放源的无人机设备及监测方法。

背景技术

随着工业化的不断发展，碳排放问题已经成为全球关注的重要问题。碳排放一般是指以二氧化碳为主(最主要的气体一般认为是二氧化碳，其他的，还包括水蒸气、臭氧、甲烷等)的温室气体排放，为温室气体排放的总称，碳排放的后果是造成温室效应，使全球气温上升，引起全球变暖。

碳排放和空气污染一般被认为是不同的概念，但在监测上，和空气污染程度监测相同的，空气中的碳含量监测也是空气的重要监测指标。传统的碳含量监测方法主要是通过在固定位置布设固定碳监测仪器进行污染监测，为获得可靠的数据，固定监测技术对检测仪放置的位置和精度具有较高的要求，同时，固定监测技术也存在监测范围受到限制、监测成本高昂、对于碳排放源的监测一般无法精准识别的问题。

在碳排放监测中，除了可以使用固定安装的传感器外，还可以采用设置在移动物体上的传感器，这些传感器随移动物体在空间中移动，从而达到扩大监测区域、可对排放源进行准确定位的目的。关于碳排放移动式监测，该领域中具有如下方案：超大城市现代监测主题的研究致力于使用车辆等载体实现移动监控或进行数据收集，同时，移动监控是一种低成本并且具有发展前景的方法，可以更低成本以及较大范围地获取相对高分辨率的空气情况数据。其他移动监控方案中，无人机监测正受到越来越多的关注：它不仅可以实现更精准的空气情况数据采集，还能够更方便地实现对碳排放源的定位和追踪。

现有公开的具体方案中，如申请号为CN202210556473.4，发明创造名称为一种碳排放在线监测平台及分析方法提供的技术方案中，公开了一种碳排放监测子单元包括多个监测无人机和无人机控制台、依据三维模型数据设置多套无人机监测点组合、依据二氧化碳排放数据分析获得针对建筑最合理的无人机监测点组合的技术方案；申请号为CN202210811684.8，发明创造名称为一种多渠道的碳排放量综合监测方法提供的技术方案中，公开了一种基于碳卫星、地基二氧化碳观测站、预设固定点位的二氧化碳排放检测器，并通过对这些数据进行监控以及判断，并根据判断结果，选择利用电动无人机装置实现大气二氧化碳总排放量数据获取方式；申请号为CN202210925190.2，发明创造名称为基于无人机采样的反演强点源碳排放强度计算方法及系统提供的技术方案中，公开了一种利用无人机进行碳排放采样、并根据采样数据建立碳排放扩散模型，进一步采用相应算法利用扩散模型获得碳排放强度以及对碳排放强度进行验证的技术方案。更为详细的，在申请号为CN202210811684.8的专利申请文件提供的技术方案中，包括如下技术手段：若在全球尺度内存在若干区域的大气二氧化碳浓度或气体柱浓度超出各自的预设范围，则在超出大气二氧化碳浓度或气体柱浓度各自的预设范围的每个区域内增加若干增设固定点位，在每个增设固定点位处布置一个二氧化碳排放检测器获取增设固定点位处的大气二氧化碳浓度数据，并利用电动无人机装置航行至各个预设固定点位上方和各个增设固定点位上方以获取各个预设固定点位上方和各个增设固定点位上方的大气二氧化碳浓度和总排放量数据。

综上，通过无人机实现碳排放监测已经运用于各种技术方案中，同时这样的数据采集手段具有其他手段不可比拟的优势，故优化无人机在碳排放监测上的运用具有积极意义。

发明内容

针对上述提出的优化无人机在碳排放监测上的运用具有积极意义的技术问题，本发明提供了一种监测碳排放源的无人机设备及监测方法，本方案用于碳排放监测，不仅可保障碳排放监督力度，同时可保障碳排放源追踪效率。

本发明的目的主要通过以下技术方案实现：

一种监测碳排放源的无人机设备，包括地面监测模块、无人机监测模块、通讯模块以及数据处理模块，

所述地面监测模块包括第一碳含量监测装置，第一碳含量监测装置用于实时获取监测点的碳含量数据；

所述数据处理模块通过通讯模块与地面监测模块信号连接，数据处理模块接收来自地面监测模块的第一异常碳含量数据，并根据所述第一异常碳含量数据、获得所述第一异常碳含量数据的监测点空间位置、监测点的气象数据，确定产生所述第一异常碳含量数据的碳排放源位置，并根据所述碳排放源位置规划无人机监测模块的初始飞行航线；

无人机监测模块通过通讯模块接收初始飞行航线数据，并根据所述初始飞行航线，携带第二碳含量监测装置对碳排放源进行追踪，在碳排放源进行追踪过程中，根据第二碳含量监测装置实时获得的碳含量监测值对初始飞行航线进行实时修正，无人机监测模块根据修正后的飞行航线完成碳排放源追踪。

由于工业化快速发展，经济增长带来的高碳排放问题变得越来越严峻。在实践中，不少企业为了逃避环保监督，进行隐蔽的排放行为，这导致空气中相关物质的排放量不断上升。由于传统的走访方式受制于空间和地形条件，环保执法人员往往难以及时发现异常碳排放以及找到碳排放源的位置，造成了碳排放监管能力较弱。

针对以上问题，现有技术相关方法的重点发展方向包括致力于解决地形和空间因素的限制问题，其主要原理是通过对无人机飞行路线的前置规划，使无人机承载碳含量气体检测仪器，在规划区域的多个高度区域进行检测、在较优的数据采集航线上进行检测。地面中心通过接收并显示气体分布数据，很快就能发现异常碳排放源的位置。目前，该技术中具有成熟的计算碳含量的方法、实现碳排放模型构建的方法；也具有相关的无人机飞行路线的规划方法。同时，现有技术中也包括用于解决实时监测功能的技术方案。

基于以上问题，本方案提供如上技术方案，本方案的基本构思为：当地面监测模块检测到所在区域/位置出现超标碳含量时，根据地面监测模块的相关信息，在数据处理模块的作用下，无人机监测模块可以通过数据处理模块输出的结果智能起飞，并在飞行过程中根据进一步检查到的相关数据对航线进行修正。这种方法在无人机起飞前，根据实际监测结果进行航线规划即可，不需要繁琐的飞行路线规划，并且由于在相关区域中设置有监测模块，这样，所述地面监测模块的实地运用可保障碳排放监督力度；地面监测模块配合无人机监测模块、无人机监测模块在飞行过程中对航线进行实时修正的方式，可保障碳排放源追踪效率、增加有效航线长度的比例、提高碳排放源追踪精度。

具体的，地面监测模块被配置为固定安装在监测区域内或设置为地面监测模块在监测区域内的位置可移动，在地面监测模块监测到第一异常碳含量数据之前，无人机监测模块处于待机状态，在收到数据处理模块发送的初始飞行航线数据后执行碳排放源追踪任务，所述通讯模块使得数据处理模块可为独立的模块，如采用云端数据处理模块，可使得数据处理模块具有足够的算力以解决数据处理效率问题、可同时服务于多个地面监测模块的特点。现有技术中，虽然采用气体扩散模型(如高斯烟羽模型)能够确定出空间中的气体分布以及排放源信息，但当地面监测模块所获取的数据量较少时，所述气体分布以及排放源信息并不一定准确，故进一步设置为在获得所述初始飞行航线后，在根据该航线执行追踪任务的过程中采用第二碳含量监测装置的监测值进一步对初始飞行航线进行实时修正，这样可以有效保障碳排放源的追踪成功率以及追踪效率。

在具体实施时，根据对第二碳含量监测装置的碳含量监测值对初始飞行航线进行实时修正时，针对所采用的碳含量监测值运用方式，可采用无人机监测模块上自有的数据处理装置(如飞行控制模块)对碳含量监测值进行处理，也可以采用具有适配数据处理功能的数据处理模块(如云端数据处理模块)对碳含量监测值进行处理。同时作为本领域技术人员，从数据产生和使用节点角度，本方案中至少涉及到地面监测模块、无人机监测模块以及数据处理模块，故以上通讯模块应该理解为是起到通讯作用的模块化系统，实现相关功能依赖于该模块化系统的各个功能组成部分分散在这些节点上。同时作为本领域技术人员，在进行初始飞行航线规划时，所述第一异常碳含量数据、监测点空间位置、气象数据均用于构建气体扩散模型，而在进行初始飞行航线规划时，可依据碳排放源位置作为目标位置、无人机监测模块位置作为起始位置并考虑实际环境因素以规划航线。较优的实现方式是还包括地面站，所述地面监测模块以及无人机监测模块的待机位置均位于地面站中，初始飞行航线规划为依据气象数据中的空气流动方向，以逆风飞行的方式追踪碳排放主要气流以及碳排放源。针对某一监测区域，可在监测区域外围不同方位设置地面监测模块以应对不同的风向。所述气象数据、监测点空间位置可来源于地面监测模块实际测量，也可以是来自本设置之外的其他装置、系统共享的数据，较优的方式是采用实际测量，以应对如地面监测模块实时位置调整以及气象数据的获取精度。

作为所述无人机设备更进一步的技术方案：

所述无人机监测模块包括无人机，所述无人机为多旋翼无人机或复合翼无人机；

所述地面监测模块还包括用于监测地面监测模块在空间中位置的第一位置传感器、用于监测监测点气象数据的第一气象传感器；

所述无人机监测模块还包括用于监测无人机监测模块在空间中位置的第二位置传感器、用于监测无人机监测模块所在位置气象数据的第二气象传感器、用于进行航拍的航拍装置。本方案旨在针对以下问题：本方案的最终目的是实现碳排放源追踪，同时在追踪过程中涉及到航线调整，多旋翼无人机或复合翼无人机可保障航线调整的灵敏度，以适应如下提供的将第二碳含量监测装置的位置保持在碳扩散主要气流中，以及具有足够低的飞行速度、垂直起降功能以适应精确的碳排放源定位以及取证过程，在具体实施时，优选采用复合翼无人机：在需要巡航速度时采用固定翼姿态飞行，在碳扩散主要气流中位置保持、碳排放源定位以及取证过程中采用多旋翼姿态飞行。设置为地面监测模块包括所述第一位置传感器以及第一气象传感器旨在使得地面监测模块本身具有位置数据、气象数据获取功能；设置为无人机监测模块包括第二位置传感器、第二气象传感器旨在使得无人机监测模块具有位置数据、气象数据获取功能，以使得相关数据在运用于气体扩散模型建立时对气体扩散模型的构建精度有利，所述航拍装置用于碳排放取证或具体碳排放源分析，如通过现场图像信息完成碳排放源识别。

所述无人机监测模块包括无人机，所述第二碳含量监测装置搭载于无人机上；

第二碳含量监测装置的数量为多个，并布置在无人机的多个方位上。本方案旨在提供一种利用无人机上第二碳含量监测装置的设置数量以及位置，使得通过对不同第二碳含量监测装置的碳含量监测值进行对比分析，即可运用为对飞行航线进行修正的方案。具体使用方式可采用如下飞行控制模块对这些监测值的使用方式，但在具体设计时，应该理解为以下飞行控制模块对监测值的使用方式仅仅为利于航线修正响应速度的优选方式，如相关数据处理过程可在数据处理模块上完成，对相关数据的运用方式也并不局限于此，如运用为第二碳含量监测装置监测值可靠性相互验证、通过数据拟合方式减小第二碳含量监测装置的测量误差等。

所述无人机监测模块还包括飞行控制模块，飞行控制模块的数据输入端与各第二碳含量监测装置的数据输出端信号连接；

飞行控制模块接收来自各第二碳含量监测装置的碳含量监测值，并对同一测量时刻获得的多个碳含量监测值进行比较，并控制无人机向产生最大碳含量监测值的第二碳含量监测装置所在方向飞行，当通过第二碳含量监测装置的监测结果判定为无人机监测模块飞离碳扩散主要气流后，飞行控制模块修正无人机的飞行方向，使第二碳含量监测装置回归至碳扩散主要气流中，并逐渐向碳排放源所在位置靠近；

所述碳扩散主要气流为：边界碳含量浓度大于或等于设定碳含量浓度的碳扩散气流。本方案提供了一种通过将第二碳含量监测装置与飞行控制模块数据连接，利用无人机的飞行控制器进行简单的数据比较，根据比较结果，使得无人机监测模块自身即可完成碳含量监测值采集、航线修正的技术方案。较优的方式可运用为：在第二碳含量监测装置监测到大于设定阈值的第二异常碳含量数据后，将第二异常碳含量数据通过通讯模块发送至数据处理模块，数据模块根据第二异常碳含量数据、第二异常碳含量数据获取点位置、获取点位置的气象数据建立气体扩散模型，并根据气体扩散模型获得碳排放源的位置，并根据获得的碳排放源位置对无人机监测模块进行修正并向相关航线修正数据发送至无人机监测模块，在无人机监测模块获得航线修正数据之前，利用飞行控制模块进行的简单数据处理，将无人机的飞行路线保持在碳扩散气流中，在无人机监测模块获得航线修正数据后，利用航线修正数据中的碳排放源位置，在当前位置的基础上进一步修正无人机监测模块的飞行航线，这样可有效提高碳排放源追踪效率。当然，本领域技术人员也可仅通过飞行控制模块对无人机监测模块的航线进行修正，使得其逐渐靠近碳排放源。作为本领域技术人员，在气体扩散模型中，靠近模型边缘一般存在渐变的碳含量浓度，故本领域技术人员可根据当前的气象情况对所述设定碳含量浓度进行具体赋值，即：大于或等于所述设定碳含量浓度的碳扩散气流为所述碳扩散主要气流。

所述地面监测模块的数量为多个；

各地面监测模块均通过通讯模块与数据处理模块信号连接；

通讯模块包括设置在各地面监测模块上的中继站，无人机监测模块与数据处理模块的通讯通过中继站完成。如上所述，本方案中执行碳含量监测的模块包括地面监测模块以及无人机监测模块，为提高碳排放监察力度，优选为单一区域设置多个位于该区域外围或边缘、并位于不同方位的地面监测模块，为提高无人机监测模块的碳排放源追踪效率，为单一区域配置单独的无人机监测模块，在这样的使用背景下，将云端数据处理模块作为所述数据处理模块并同时服务于多个地面监测模块可有效优化资源配置，同时，无人机监测模块在使用过程中需要满足与数据处理模块的通信要求，在这样的背景下采用如上所提供的具体方案。具体为：地面监测模块可运用为固定安装或在设定运动轨迹上运动，基于目前的通讯技术，其可使得所述中继站能够与数据处理模块保持可靠的通讯质量(如：数据处理模块与互联网数据连接，地面监测模块直接接入互联网或通过移动基站接入互联网)，在地面监测模块本身位于监测区域或监测区域外围的特点下，根据监测区域的大小，选择适宜的微波通讯方式即可保障无人机监测模块与数据处理模块的通讯质量。

本方案还公开了一种监测碳排放源的监测方法，该方法基于如上任意一项所述的无人机设备实现，所述监测方法包括如下步骤：

S1、通过所述第一碳含量监测装置实时获取监测点的碳含量数据，在监测到发生碳含量超标时，将第一异常碳含量数据发送至数据处理模块；

S2、所述数据处理模块接收所述第一异常碳含量数据，并根据所述第一异常碳含量数据、产生所述第一异常碳含量数据的第一监测点空间位置、第一监测点位置的气象数据，确定产生所述第一异常碳含量数据的碳排放源位置，并根据所述碳排放源位置规划无人机监测模块的初始飞行航线；

S3、无人机监测模块接收所述初始飞行航线数据，并根据所述初始飞行航线对碳排放源进行追踪；

无人机监测模块在沿着所述初始飞行航线对碳排放源进行追踪的过程中，实时通过第二碳含量监测装置采集途径区域的碳含量数据，当检查到第二异常碳含量数据后，根据第二异常碳含量数据对初始飞行航线进行实时修正，无人机监测模块根据修正后的飞行航线对碳排放源进行追踪。本方案提供的监测方法为所述无人机设备在实现碳排放源追踪时的具体使用方法。

作为所述监测方法更进一步的技术方案：

无人机监测模块所采用的无人机为多旋翼无人机或复合翼无人机；

所述第一监测点空间位置、第一监测点位置的气象数据分别通过设置在地面监测模块上的第一位置传感器、第一气象传感器进行采集。本方案为如上提出的保障无人机航线调整灵敏度、方便完成碳排放源精确定位以及对现场环境进行取证、用于构建气体扩散模型的数据通过现场采集的方案。

对初始飞行航线进行实时修正的方法为：

S3-1、对第二碳含量监测装置采集的碳含量数据进行异常判断，将大于或等于设定碳含量阈值的碳含量数据确定为第二异常碳含量数据；

S3-2、将第二异常碳含量数据、产生第二异常碳含量数据的监测点位置、第二异常碳含量数据监测点位置的气象数据通过通讯模块发送至数据处理模块；

S3-3、数据处理模块根据所获得的数据构建碳扩散模型，并根据碳扩散模型在空间中的位置对所述初始飞行航线进行修正；

S3-4、将修正后的飞行航线通过通讯模块发送至无人机监测模块。本方案为将第二碳含量监测装置的采集值用于构建碳扩散模型，并利用碳扩散模型对飞行航线进行修正的具体方法。

当通过S3-1确定出第二异常碳含量数据，并且无人机监测模块在收到修正后的飞行航线之前，无人机监测模块按照无人机监测模块上飞行控制模块输出的控制信号进行航线修正，其中：

所述无人机监测模块包括无人机，所述第二碳含量监测装置搭载于无人机上，第二碳含量监测装置的数量为多个，并布置在无人机的多个方位上；

飞行控制模块接收来自各第二碳含量监测装置的碳含量监测值，并对同一测量时刻获得的多个碳含量监测值进行比较，并控制无人机向产生最大碳含量监测值的第二碳含量监测装置所在方向飞行，当通过第二碳含量监测装置的监测结果判定为无人机监测模块飞离碳扩散主要气流后，飞行控制模块修正无人机的飞行方向，使第二碳含量监测装置回归到碳扩散主要气流中，并逐渐向碳排放源所在位置靠近；

所述碳扩散主要气流为：边界碳含量浓度大于或等于设定碳含量浓度的碳扩散气流；

无人机监测模块在接收到修正后的飞行航线之后，按照修正后的飞行航线对碳排放源进行追踪。本方案为一种考虑到碳扩散模型构建需要一定的时间，在该时间段内，无人机监测模块能够利用自身搭载的飞行控制模块对第二碳含量监测装置的监测数据进行简单处理，以使得在该时间段内无人机监测模块能够自行完成航线修正，并修正为沿着碳扩散主要气流向碳排放源靠近，以在获得修正后的飞行航线之后，提高碳排放源追踪效率的技术方案。在具体运用时，优选使用为：数据处理模块利用第二碳含量监测装置的碳含量监测值获得碳扩散模型，在碳扩散模型的基础上获得碳排放源坐标点或区域范围坐标，数据处理模块将碳排放源坐标点或区域范围坐标发送至飞行控制模块，飞行控制模块以航线最短原则修正飞行航线并控制无人机向碳排放源靠近，在靠近过程中无人机自动避障，并且根据第二碳含量监测装置的监测值纪录第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置，当飞行到最终位置未能获取到碳排放源时，自动导航至第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置，通过采集该位置当下的气象数据、碳含量浓度，利用数据处理模块重新构建碳扩散模型，并重新进行碳排放源追踪。同时，由于如风向变化等，在自动导航至第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置后可能无法监测到异常的碳含量浓度数据，无人机监测模块以该点为参考，并根据风向变化自行在一定范围内追踪碳扩散主要气流，在成功完成追踪后进行碳扩散模型构建以及相关的后续操作。

所述地面监测模块的数量为多个；

各地面监测模块均通过通讯模块与数据处理模块信号连接；

通讯模块包括设置在各地面监测模块上的中继站，无人机监测模块与数据处理模块的通讯通过中继站完成：

在数据处理模块向无人机监测模块发送数据时，相应数据通过中继站发送至无人机监测模块；

在无人机监测模块向数据处理模块发送数据时，相应数据通过中继站发送至数据处理模块；

地面监测模块与无人机监测模块通过无线信号进行通讯，中继站与数据处理模块通过互联网通信。本方案为如上所述的根据地面监测模块在监测区域就地使用、采用单一数据处理模块对多个地面监测模块进行服务的技术方案的具体运用方法。

综上所述，本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本方案中：在无人机起飞前，根据实际监测结果进行航线规划即可，不需要繁琐的飞行路线规划，并且由于在相关区域中设置有监测模块，这样，所述地面监测模块的实地运用可保障碳排放监督力度；地面监测模块配合无人机监测模块、无人机监测模块在飞行过程中对航线进行实时修正的方式，可保障碳排放源追踪效率、增加有效航线长度的比例、提高碳排放源追踪精度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明所述的一种监测碳排放源的无人机设备一个具体实施例的系统拓扑图；

图2为本发明所述的一种监测碳排放源的监测方法一个具体实施例的流程图。

需要说明的是，在图1中，所述无人机装置包括无人机以及搭载在无人机上的碳排放检测传感器组件、控制终端、气象数据检测模块、数据存储装置等。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1：

如图1和图2所示，本实施例提供一种监测碳排放源的无人机设备，包括地面监测模块、无人机监测模块、通讯模块以及数据处理模块，

所述地面监测模块包括第一碳含量监测装置，第一碳含量监测装置用于实时获取监测点的碳含量数据；

所述数据处理模块通过通讯模块与地面监测模块信号连接，数据处理模块接收来自地面监测模块的第一异常碳含量数据，并根据所述第一异常碳含量数据、获得所述第一异常碳含量数据的监测点空间位置、监测点的气象数据，确定产生所述第一异常碳含量数据的碳排放源位置，并根据所述碳排放源位置规划无人机监测模块的初始飞行航线；

无人机监测模块通过通讯模块接收初始飞行航线数据，并根据所述初始飞行航线，携带第二碳含量监测装置对碳排放源进行追踪，在碳排放源进行追踪过程中，根据第二碳含量监测装置实时获得的碳含量监测值对初始飞行航线进行实时修正，无人机监测模块根据修正后的飞行航线完成碳排放源追踪。

由于工业化快速发展，经济增长带来的高碳排放问题变得越来越严峻。在实践中，不少企业为了逃避环保监督，进行隐蔽的排放行为，这导致空气中相关物质的排放量不断上升。由于传统的走访方式受制于空间和地形条件，环保执法人员往往难以及时发现异常碳排放以及找到碳排放源的位置，造成了碳排放监管能力较弱。

针对以上问题，现有技术相关方法的重点发展方向包括致力于解决地形和空间因素的限制问题，其主要原理是通过对无人机飞行路线的前置规划，使无人机承载碳含量气体检测仪器，在规划区域的多个高度区域进行检测、在较优的数据采集航线上进行检测。地面中心通过接收并显示气体分布数据，很快就能发现异常碳排放源的位置。目前，该技术中具有成熟的计算碳含量的方法、实现碳排放模型构建的方法；也具有相关的无人机飞行路线的规划方法。同时，现有技术中也包括用于解决实时监测功能的技术方案。

基于以上问题，本方案提供如上技术方案，本方案的基本构思为：当地面监测模块检测到所在区域/位置出现超标碳含量时，根据地面监测模块的相关信息，在数据处理模块的作用下，无人机监测模块可以通过数据处理模块输出的结果智能起飞，并在飞行过程中根据进一步检查到的相关数据对航线进行修正。这种方法在无人机起飞前，根据实际监测结果进行航线规划即可，不需要繁琐的飞行路线规划，并且由于在相关区域中设置有监测模块，这样，所述地面监测模块的实地运用可保障碳排放监督力度；地面监测模块配合无人机监测模块、无人机监测模块在飞行过程中对航线进行实时修正的方式，可保障碳排放源追踪效率、增加有效航线长度的比例、提高碳排放源追踪精度。

具体的，地面监测模块被配置为固定安装在监测区域内或设置为地面监测模块在监测区域内的位置可移动，在地面监测模块监测到第一异常碳含量数据之前，无人机监测模块处于待机状态，在收到数据处理模块发送的初始飞行航线数据后执行碳排放源追踪任务，所述通讯模块使得数据处理模块可为独立的模块，如采用云端数据处理模块，可使得数据处理模块具有足够的算力以解决数据处理效率问题、可同时服务于多个地面监测模块的特点。现有技术中，虽然采用气体扩散模型(如高斯烟羽模型)能够确定出空间中的气体分布以及排放源信息，但当地面监测模块所获取的数据量较少时，所述气体分布以及排放源信息并不一定准确，故进一步设置为在获得所述初始飞行航线后，在根据该航线执行追踪任务的过程中采用第二碳含量监测装置的监测值进一步对初始飞行航线进行实时修正，这样可以有效保障碳排放源的追踪成功率以及追踪效率。

在具体实施时，根据对第二碳含量监测装置的碳含量监测值对初始飞行航线进行实时修正时，针对所采用的碳含量监测值运用方式，可采用无人机监测模块上自有的数据处理装置(如飞行控制模块)对碳含量监测值进行处理，也可以采用具有适配数据处理功能的数据处理模块(如云端数据处理模块)对碳含量监测值进行处理。同时作为本领域技术人员，从数据产生和使用节点角度，本方案中至少涉及到地面监测模块、无人机监测模块以及数据处理模块，故以上通讯模块应该理解为是起到通讯作用的模块化系统，实现相关功能依赖于该模块化系统的各个功能组成部分分散在这些节点上。同时作为本领域技术人员，在进行初始飞行航线规划时，所述第一异常碳含量数据、监测点空间位置、气象数据均用于构建气体扩散模型，而在进行初始飞行航线规划时，可依据碳排放源位置作为目标位置、无人机监测模块位置作为起始位置并考虑实际环境因素以规划航线。较优的实现方式是还包括地面站，所述地面监测模块以及无人机监测模块的待机位置均位于地面站中，初始飞行航线规划为依据气象数据中的空气流动方向，以逆风飞行的方式追踪碳排放主要气流以及碳排放源。针对某一监测区域，可在监测区域外围不同方位设置地面监测模块以应对不同的风向。所述气象数据、监测点空间位置可来源于地面监测模块实际测量，也可以是来自本设置之外的其他装置、系统共享的数据，较优的方式是采用实际测量，以应对如地面监测模块实时位置调整以及气象数据的获取精度。

实施例2：

本实施例在实施例1的基础上进行进一步细化：

所述无人机监测模块包括无人机，所述无人机为多旋翼无人机或复合翼无人机；

所述地面监测模块还包括用于监测地面监测模块在空间中位置的第一位置传感器、用于监测监测点气象数据的第一气象传感器；

所述无人机监测模块还包括用于监测无人机监测模块在空间中位置的第二位置传感器、用于监测无人机监测模块所在位置气象数据的第二气象传感器、用于进行航拍的航拍装置。本方案旨在针对以下问题：本方案的最终目的是实现碳排放源追踪，同时在追踪过程中涉及到航线调整，多旋翼无人机或复合翼无人机可保障航线调整的灵敏度，以适应如下提供的将第二碳含量监测装置的位置保持在碳扩散主要气流中，以及具有足够低的飞行速度、垂直起降功能以适应精确的碳排放源定位以及取证过程，在具体实施时，优选采用复合翼无人机：在需要巡航速度时采用固定翼姿态飞行，在碳扩散主要气流中位置保持、碳排放源定位以及取证过程中采用多旋翼姿态飞行。设置为地面监测模块包括所述第一位置传感器以及第一气象传感器旨在使得地面监测模块本身具有位置数据、气象数据获取功能；设置为无人机监测模块包括第二位置传感器、第二气象传感器旨在使得无人机监测模块具有位置数据、气象数据获取功能，以使得相关数据在运用于气体扩散模型建立时对气体扩散模型的构建精度有利，所述航拍装置用于碳排放取证或具体碳排放源分析，如通过现场图像信息完成碳排放源识别。

实施例3：

本实施例在实施例1的基础上进行进一步细化：

所述无人机监测模块包括无人机，所述第二碳含量监测装置搭载于无人机上；

第二碳含量监测装置的数量为多个，并布置在无人机的多个方位上。本方案旨在提供一种利用无人机上第二碳含量监测装置的设置数量以及位置，使得通过对不同第二碳含量监测装置的碳含量监测值进行对比分析，即可运用为对飞行航线进行修正的方案。具体使用方式可采用如下飞行控制模块对这些监测值的使用方式，但在具体设计时，应该理解为以下飞行控制模块对监测值的使用方式仅仅为利于航线修正响应速度的优选方式，如相关数据处理过程可在数据处理模块上完成，对相关数据的运用方式也并不局限于此，如运用为第二碳含量监测装置监测值可靠性相互验证、通过数据拟合方式减小第二碳含量监测装置的测量误差等。

所述无人机监测模块还包括飞行控制模块，飞行控制模块的数据输入端与各第二碳含量监测装置的数据输出端信号连接；

飞行控制模块接收来自各第二碳含量监测装置的碳含量监测值，并对同一测量时刻获得的多个碳含量监测值进行比较，并控制无人机向产生最大碳含量监测值的第二碳含量监测装置所在方向飞行，当通过第二碳含量监测装置的监测结果判定为无人机监测模块飞离碳扩散主要气流后，飞行控制模块修正无人机的飞行方向，使第二碳含量监测装置回归至碳扩散主要气流中，并逐渐向碳排放源所在位置靠近；

所述碳扩散主要气流为：边界碳含量浓度大于或等于设定碳含量浓度的碳扩散气流。本方案提供了一种通过将第二碳含量监测装置与飞行控制模块数据连接，利用无人机的飞行控制器进行简单的数据比较，根据比较结果，使得无人机监测模块自身即可完成碳含量监测值采集、航线修正的技术方案。较优的方式可运用为：在第二碳含量监测装置监测到大于设定阈值的第二异常碳含量数据后，将第二异常碳含量数据通过通讯模块发送至数据处理模块，数据模块根据第二异常碳含量数据、第二异常碳含量数据获取点位置、获取点位置的气象数据建立气体扩散模型，并根据气体扩散模型获得碳排放源的位置，并根据获得的碳排放源位置对无人机监测模块进行修正并向相关航线修正数据发送至无人机监测模块，在无人机监测模块获得航线修正数据之前，利用飞行控制模块进行的简单数据处理，将无人机的飞行路线保持在碳扩散气流中，在无人机监测模块获得航线修正数据后，利用航线修正数据中的碳排放源位置，在当前位置的基础上进一步修正无人机监测模块的飞行航线，这样可有效提高碳排放源追踪效率。当然，本领域技术人员也可仅通过飞行控制模块对无人机监测模块的航线进行修正，使得其逐渐靠近碳排放源。作为本领域技术人员，在气体扩散模型中，靠近模型边缘一般存在渐变的碳含量浓度，故本领域技术人员可根据当前的气象情况对所述设定碳含量浓度进行具体赋值，即：大于或等于所述设定碳含量浓度的碳扩散气流为所述碳扩散主要气流。

实施例4：

本实施例在实施例1的基础上进行进一步细化：

所述地面监测模块的数量为多个；

各地面监测模块均通过通讯模块与数据处理模块信号连接；

通讯模块包括设置在各地面监测模块上的中继站，无人机监测模块与数据处理模块的通讯通过中继站完成。如上所述，本方案中执行碳含量监测的模块包括地面监测模块以及无人机监测模块，为提高碳排放监察力度，优选为单一区域设置多个位于该区域外围或边缘、并位于不同方位的地面监测模块，为提高无人机监测模块的碳排放源追踪效率，为单一区域配置单独的无人机监测模块，在这样的使用背景下，将云端数据处理模块作为所述数据处理模块并同时服务于多个地面监测模块可有效优化资源配置，同时，无人机监测模块在使用过程中需要满足与数据处理模块的通信要求，在这样的背景下采用如上所提供的具体方案。具体为：地面监测模块可运用为固定安装或在设定运动轨迹上运动，基于目前的通讯技术，其可使得所述中继站能够与数据处理模块保持可靠的通讯质量(如：数据处理模块与互联网数据连接，地面监测模块直接接入互联网或通过移动基站接入互联网)，在地面监测模块本身位于监测区域或监测区域外围的特点下，根据监测区域的大小，选择适宜的微波通讯方式即可保障无人机监测模块与数据处理模块的通讯质量。

实施例5：

本实施例在实施例1的基础上，提供一种监测碳排放源的监测方法，该方法实施例1所述的无人机设备实现，所述监测方法包括如下步骤：

S1、通过所述第一碳含量监测装置实时获取监测点的碳含量数据，在监测到发生碳含量超标时，将第一异常碳含量数据发送至数据处理模块；

S2、所述数据处理模块接收所述第一异常碳含量数据，并根据所述第一异常碳含量数据、产生所述第一异常碳含量数据的第一监测点空间位置、第一监测点位置的气象数据，确定产生所述第一异常碳含量数据的碳排放源位置，并根据所述碳排放源位置规划无人机监测模块的初始飞行航线；

S3、无人机监测模块接收所述初始飞行航线数据，并根据所述初始飞行航线对碳排放源进行追踪；

无人机监测模块在沿着所述初始飞行航线对碳排放源进行追踪的过程中，实时通过第二碳含量监测装置采集途径区域的碳含量数据，当检查到第二异常碳含量数据后，根据第二异常碳含量数据对初始飞行航线进行实时修正，无人机监测模块根据修正后的飞行航线对碳排放源进行追踪。本方案提供的监测方法为所述无人机设备在实现碳排放源追踪时的具体使用方法。

实施例6：

本实施例在实施例5的基础上进行进一步细化：

无人机监测模块所采用的无人机为多旋翼无人机或复合翼无人机；

所述第一监测点空间位置、第一监测点位置的气象数据分别通过设置在地面监测模块上的第一位置传感器、第一气象传感器进行采集。本方案为如上提出的保障无人机航线调整灵敏度、方便完成碳排放源精确定位以及对现场环境进行取证、用于构建气体扩散模型的数据通过现场采集的方案。

实施例7：

本实施例在实施例5的基础上进行进一步细化：

对初始飞行航线进行实时修正的方法为：

S3-1、对第二碳含量监测装置采集的碳含量数据进行异常判断，将大于或等于设定碳含量阈值的碳含量数据确定为第二异常碳含量数据；

S3-2、将第二异常碳含量数据、产生第二异常碳含量数据的监测点位置、第二异常碳含量数据监测点位置的气象数据通过通讯模块发送至数据处理模块；

S3-3、数据处理模块根据所获得的数据构建碳扩散模型，并根据碳扩散模型在空间中的位置对所述初始飞行航线进行修正；

S3-4、将修正后的飞行航线通过通讯模块发送至无人机监测模块。本方案为将第二碳含量监测装置的采集值用于构建碳扩散模型，并利用碳扩散模型对飞行航线进行修正的具体方法。

当通过S3-1确定出第二异常碳含量数据，并且无人机监测模块在收到修正后的飞行航线之前，无人机监测模块按照无人机监测模块上飞行控制模块输出的控制信号进行航线修正，其中：

所述无人机监测模块包括无人机，所述第二碳含量监测装置搭载于无人机上，第二碳含量监测装置的数量为多个，并布置在无人机的多个方位上；

飞行控制模块接收来自各第二碳含量监测装置的碳含量监测值，并对同一测量时刻获得的多个碳含量监测值进行比较，并控制无人机向产生最大碳含量监测值的第二碳含量监测装置所在方向飞行，当通过第二碳含量监测装置的监测结果判定为无人机监测模块飞离碳扩散主要气流后，飞行控制模块修正无人机的飞行方向，使第二碳含量监测装置回归到碳扩散主要气流中，并逐渐向碳排放源所在位置靠近；

所述碳扩散主要气流为：边界碳含量浓度大于或等于设定碳含量浓度的碳扩散气流；

无人机监测模块在接收到修正后的飞行航线之后，按照修正后的飞行航线对碳排放源进行追踪。本方案为一种考虑到碳扩散模型构建需要一定的时间，在该时间段内，无人机监测模块能够利用自身搭载的飞行控制模块对第二碳含量监测装置的监测数据进行简单处理，以使得在该时间段内无人机监测模块能够自行完成航线修正，并修正为沿着碳扩散主要气流向碳排放源靠近，以在获得修正后的飞行航线之后，提高碳排放源追踪效率的技术方案。在具体运用时，优选使用为：数据处理模块利用第二碳含量监测装置的碳含量监测值获得碳扩散模型，在碳扩散模型的基础上获得碳排放源坐标点或区域范围坐标，数据处理模块将碳排放源坐标点或区域范围坐标发送至飞行控制模块，飞行控制模块以航线最短原则修正飞行航线并控制无人机向碳排放源靠近，在靠近过程中无人机自动避障，并且根据第二碳含量监测装置的监测值纪录第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置，当飞行到最终位置未能获取到碳排放源时，自动导航至第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置，通过采集该位置当下的气象数据、碳含量浓度，利用数据处理模块重新构建碳扩散模型，并重新进行碳排放源追踪。同时，由于如风向变化等，在自动导航至第二碳含量监测装置脱离碳扩散主要气流的位置后可能无法监测到异常的碳含量浓度数据，无人机监测模块以该点为参考，并根据风向变化自行在一定范围内追踪碳扩散主要气流，在成功完成追踪后进行碳扩散模型构建以及相关的后续操作。

实施例8：

本实施例在实施例5的基础上进行进一步细化：

所述地面监测模块的数量为多个；

各地面监测模块均通过通讯模块与数据处理模块信号连接；

通讯模块包括设置在各地面监测模块上的中继站，无人机监测模块与数据处理模块的通讯通过中继站完成：

在数据处理模块向无人机监测模块发送数据时，相应数据通过中继站发送至无人机监测模块；

在无人机监测模块向数据处理模块发送数据时，相应数据通过中继站发送至数据处理模块；

地面监测模块与无人机监测模块通过无线信号进行通讯，中继站与数据处理模块通过互联网通信。本方案为如上所述的根据地面监测模块在监测区域就地使用、采用单一数据处理模块对多个地面监测模块进行服务的技术方案的具体运用方法。

实施例9：

本实施例在以上任意一个实施例的基础上，提供一种具体运用方案：

一种检测碳排放源的无人机设备，包括：

地面监测模块，用于实时获取监测点的碳含量数据、位置、风速及高度数据并发送到数据处理模块，当监测点发生碳含量超标时向地面监测模块发出预警信号，以及，接收数据处理模块的分析数据并控制无人机飞行路线；

无人机监测模块，用于根据所述地面监测模块提供的初始飞行参数以及飞行过程中实时检测的八个方向碳含量数据自适应地控制飞行路径在待测的区域进行检测，对排放源进行定位及数据收集；

数据处理模块，用于根据无人机监测模块采集的数据计算排放气体流动的方向确定无人机监测模块的初始飞行参数找出排放源的可能位置，并为无人机规划飞行路线；

通讯模块，用于实现地面监测模块、无人机监测模块和数据处理模块之间的数据传输。

进一步的，所述的地面监测模块包括：

GPS定位装置，用于实时获取监测点的位置信息；

碳含量监测仪，用于实时获取监测点的碳含量数据，并在超标时发送警报信号；

飞行控制模块，用于根据所述数据处理模块的计算结果，设定并控制无人机的飞行方向和路线。

进一步的，所述无人机监测模块包括：

无人机；

航拍装置，安装在无人机上，用于实时记录无人机的飞行路径，并通过通讯模块将拍摄的视频、照片传回地面监测模块；

机载微处理器，与无人机电路连接，用于根据地面监测模块提供的初始飞行方向以及飞行过程中碳检测仪实时检测的八个方向的碳含量数据自适应地控制无人机的飞行路径；

雷达探测装置，与机载微处理器电路连接，用于对无人机的前进方向进行扫描，遇到障碍物时，机载微处理器处理雷达探测到的信息，控制无人机绕过障碍物继续飞行；

气体浓度检测仪，以无人机的中心为圆心安装在所述的无人机的八个方向上且与机载微处理器电路连接，八个浓度检测仪在同一水平面上与相邻的浓度检测仪均成45°角，用于实时获取所述无人机飞行过程中八个方向的目标浓度数据；

GPS定位仪，用于对无人机当前所在位置进行定位，并将定位数据发送至数据处理模块；

高度及风速检测仪，用于对无人机当前所在位置的高度和风速风向进行监测，并将相应数据发送至数据处理模块。

进一步的，所述的数据处理模块包括：

数据预处理模块，用于预处理传输过来的相关数据；

数据分析模块，用于实时分析碳排放趋势及排放源的位置信息；

数据处理模块，用于根据所述地面监测模块采集的数据目标气体流动的方向，计算确定无人机监测模块的飞行方向和飞行高度；

数据库，用于储存相关数据。

进一步的，所述的通讯模块采用GPRS、3G、4G、5G、宽带、光线、其他微波通讯形式中的一种或几种。

无人机设备的检测碳排放源的监测方法，包括步骤：

当地面监测模块所选监测站点的空气中的碳含量超过标准时，实时监测将会开启，并获取有关监测点位置、高度和风速的数据，然后将其发送至数据处理模块；

数据处理模块将使用这些数据进行计算，以确定碳排放气体流动的方向，以帮助确定无人机监测模块的初始飞行参数；

无人机监测模块将使用这些初始参数和来自实时检测的八个方向的碳排放数据来自适应地控制飞行路径，以抵达待测区域。在此期间，无人机监测模块将对排放源进行精确定位和数据收集，并将这些信息发送至地面监测模块和数据处理模块。

具体而言，具体步骤包括：

对所选的监控点的空气质量进行实时的监测，当检测点的二氧化碳的浓度超标时，监测点的浓度传感器向地面监测模块发出预警信号；

获取发生二氧化碳超标的监测点的位置、风向风速数据，相应的位置及数据被地面监测模块收集。

具体而言，关于使用这些数据进行计算，具体步骤包括：

由气体扩散模型确定二氧化碳的分布情况，并具体推断相应的排放源信息。所述的气体扩散模型为高斯烟羽模型，高斯烟羽模型是描述空气污染物浓度分布的非常有用的模型，它可以有效预测污染物在大气中的扩散情况。所采用的高斯烟羽模型公式为：

其中，C(x，y，z)是在点(x，y，z)处的浓度，Q是排放源的贡献流量，σ

基于高斯烟羽扩散模型的大气污染物的扩散基本方式，根据二氧化碳的流动方向/碳扩散主要气流确定无人机的飞行方向；

进一步地，关于对碳排放气流的高斯烟羽模型的进一步运用，无人机可以在碳扩散主要气流椭圆截面上进行随机碳含量浓度检测，并得出多个点的监测数据，并通过最小二乘法对这些浓度数据进行拟合，可以判断碳排放源的扩散范围，从而进一步精确碳扩散模型、无人机的飞行路径等，提高其飞行效率。

具体而言，关于对八个方向的碳排放数据的具体运用，包括：

无人机按照地面监测模块提供的初始飞行方向移动，初始飞行方向基于二氧化碳的传播方向，并使用八个方向的二氧化碳浓度检测仪来实时检测各个方向的碳含量浓度。

无人机到达目标位置(碳扩散主要气流)，检测二氧化碳浓度：当无人机到达设定碳含量浓度数值的位置时，在设定的高度上或其他设定截面(优选采用垂直于气流流动方向的截面)上使用携带的八个方向二氧化碳浓度检测仪来检测二氧化碳的浓度。

自适应调整方向继续飞行：无人机将根据八个方向的气体浓度检测仪检测到的二氧化碳浓度的大小，自适应调整飞行的方向，无人机将继续朝该浓度检测仪所指出二氧化碳浓度最大的方向飞行。在此期间，八个气体浓度检测仪会将检测到的浓度信息发送给机载微处理器(飞行控制模块)以控制无人机的飞行。

机载微处理器修正无人机飞行方向并向排放源的方向飞行：如果浓度检测仪检测到无人机脱离碳排放气流扩散的范围，机载微处理器将修正无人机的飞行方向，使其保持在二氧化碳的高斯烟羽模型中，并逐渐飞向碳排放源所在位置。

将数据同步传输至数据处理模块，并发送预警信号和定位数据：无人机监测模块将检测到的二氧化碳浓度数据通过基站网络传输给数据处理模块，数据处理模块将收集到的二氧化碳浓度数据与碳排放指标进行实时对比，将确认为异常碳排放后，利用相关数据进行碳扩散模型构建，并将结构发送至无人机监测模块以高效完成碳排放源追踪。当无人机飞到一定距离后，如果检测到二氧化碳浓度达到设定的最高浓度/流量，地面监测模块将实地发出预警信号，并通过无人机监测模块进行航拍，将排放源的位置图像发送至数据处理模块以供调度处理，此外，无人机监测模块搭载的定位模块将无人机当前位置的定位数据发送给数据处理模块，以获取碳排放源的精确位置。

与现有技术相比，本发明采用在需要的情况下，通过初步确定的排放源方向，无人机实时检测碳含量，实现全方位检测；无人机可在非人为情况下继续自主飞行以实现高精度碳排放源定位追踪，在需要的情况下，通过通讯模块以及数据处理模块进一步提高碳排放源位置追踪效率和成功率，同时克服了地形对精确定位排放源的影响、形成了一个完整的智能监测过程，可以有效帮助工作人员及时发现排放源，并依法处理相关异常碳排放。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。