使用Arduino自制大气监测设备

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"Atmospheric Monitoring with Arduino" 是一本由 Patrick Di Justo 和 Emily Gertz 合著的书籍,旨在引导读者使用 Arduino 和低成本传感器构建环境监测设备,特别是关注大气质量的检测。这本书通过简明教程、插图和逐步指导,帮助全球的制作者们探测有害气体、烟尘颗粒(如烟雾和雾霾)以及高层大气的霾等对感官不可见的环境因素。同时,书中还介绍了如何运用科学方法来更深入地分析大气测试的结果。 在本书中,读者将学习到以下关键知识点: 1. Arduino 基础:首先,你需要了解 Arduino 平台的基本概念,包括硬件组成、编程环境以及如何编写简单的控制程序。Arduino 是一个开源电子原型平台,适合初学者和专业人士进行互动项目开发。 2. 环境传感器:书中会介绍各种用于大气监测的传感器,如气体传感器(例如二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳和甲烷传感器),PM2.5 和 PM10 颗粒物传感器,以及紫外线和红外线传感器等。理解这些传感器的工作原理和数据读取方法是至关重要的。 3. 数据采集与记录:学习如何使用 Arduino 读取传感器数据,并将其存储在微控制器的内存或外部存储设备上。可能还会涉及到如何通过无线模块(如 Wi-Fi 或蓝牙)将数据传输到计算机或云服务器进行长期记录和分析。 4. 数据处理与可视化:除了收集数据,还需要知道如何解析、清洗和可视化数据。这可能涉及使用数据分析软件(如 Excel 或 Python 的数据分析库)以及在线工具创建图表和地图,以便更好地理解环境变化。 5. 项目构建:根据书中的指导,逐步构建自己的大气监测装置,包括选择合适的硬件组件,设计电路板,以及将所有部分整合成一个功能完整的系统。 6. 科学方法的应用:书中的内容强调了如何用科学方法进行实验设计和结果解释。学习如何设置对照组、控制变量,以及如何验证和解释观测到的数据变化。 7. 安全与伦理:在进行大气监测时,必须了解如何安全地操作传感器和设备,避免暴露于有害物质。同时,书中可能讨论数据分享的伦理问题,如保护个人隐私和确保数据准确无误。 8. 扩展与创新:书中可能会鼓励读者进一步改进他们的设备,比如增加新的传感器,提高精度,或者开发更智能的算法来预测环境趋势。 “Atmospheric Monitoring with Arduino” 不仅提供了实践指南,还涵盖了环境监测的科学背景和技术细节,使得读者能够亲手参与到环境保护工作中,利用技术的力量守护我们的大气环境。

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

2023-06-02 上传