“智慧”環保這一概念源于IBM提出的智慧地球，也稱智能地球，就是把感應器，傳感器等嵌入或裝備到污染源排口、水源地、放射源等各種物體中，并把這些物體普遍連接起來，形成所謂“物聯網"，并將“物聯網”和互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合。感知層：利用任何可以隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息的設備、系統或流程，實現對環境質量、污染源、生態、輻射等環境因素的“更透徹的感知”；傳輸層：利用環保專網、結合4G網絡、衛星通訊等技術，將個人電子設備、組織和信息系統中存儲的環境信息進行交互和共享，實現“互聯互通”；智慧層：以云計算、虛擬化和高性能計算等技術手段，整合和分析海量的跨地域、跨行業的環境信息，實現海量存儲、實時處理、深度挖掘和模型分析，實現“更深入的智能化”；服務層：利用云服務模式，建立面向對象的業務應用系統和信息服務門戶，為環境質量、污染防治、生態保護、輻射管理等業務提供“更智慧的決策”。在公園重點區域設置土壤監測環境感知技術，主要功能包含：溫度、含水量、EC值、氮、磷、鉀含量等。靜態環境感知項目

城市感知體系的建設也不是“一蹴而就”的，當前部分城市的感知體系盡管已初具規模，但同樣仍面臨統籌規劃、標準規范、技術創新、安全防護、產業生態等方面的問題與挑戰。為此，中國電子技術標準化研究院、華為聯合政產學研用，也提出了五個方面的建議，希望能夠更好地推動智慧城市感知體系的建設，具體包括：加強頂層設計，推動統籌共建共用。未來城市感知體系的建設，應依托頂層設計集約部署，保障城市感知數據全生命周期治理，避免因規劃不統一造成的重復建設、資源浪費。標準化數據及接口，實現互聯互通。將不同設備實體抽象歸納成統一標準數字對象，形成“標準物模型”，統一設備描述語言，實現設備與平臺、設備與網關、設備與設備之間的互聯互通，推動多系統間的融合開放和有效集成已成為接下來城市感知體系建設的“當務之急”。剖析環境感知意義將從系統論和協同論角度構建滿足智慧城市的多尺度、高時變和多樣化感知需求。

行業發展歷程20世紀70年代，環境監測以實驗室分析為主；20世界90年代，我國環境在線監測儀器開始普及，但以進口為主；進入21世紀，環境在線監測儀器開始國產化，2005年《污染源自動監控管理辦法》發布，我國環境在線監測儀器行業進入穩步發展階段；十三五以來，環境在線監測儀器行業進入快速發展期；2015年《生態環境監測網絡建設方案》通過審議，我國環境在線監測儀器市場空前繁榮，涌現出一批儀器制造商和環境在線監測和檢測企業;2016年1月21日，發改委印發《“互聯網＋”綠色生態三年行動實施方案》，在加強資源環境動態監測、大力發展智慧環保、完善廢舊資源回收利用和在線交易體系三個方面提出了明確要求及任務分解;2019年1月21日，發改委公布了印發的《“互聯網”綠色生態三年行動實施方案》，推動互聯網在生態文明建設中深度融合，利好環保產業實現產業升級。

針對如何利用群智感知數據實現語義增強理解的問題，提出基于物理空間的群物交互信息增強理解視覺感知數據語義的方法，利用物理空間與信息空間在感知和收集能力方面的差異性和互補性提高信息理解能力。以城市公共信息快速傳播與共享為應用背景，通過關聯物理空間與信息空間進行跨空間轉發，挖掘和利用多維物理空間群物交互特征對信息空間語義進行增強感知和理解。在信息空間利用OCR識別技術、圖像特征提取方法和數理統計方法，可以獲得數據和數據集的一部分特征；在物理空間根據群物交互信息，進一步提取群體、物體以及群物交互特征（包括人-感知對象-地點之間的交互信息熵、偏好等），得到人對地點和對內容的偏好以及不同感知對象、地點之間的關聯，進一步結合人的社交信息，提出基于多標簽分類與啟發式規則融合的方法，解決視覺感知數據的語義分類與語義標注問題。環境感知系統配置土壤氮、磷、鉀含量監測傳感器，采集和傳輸數據間隔時間應小于15 min。

環境感知技術實時監測區域內病蟲害情況并做出預測，由軟件系統根據多維度數據智能預警，通知監管單位或養護單位及時、科學、有效作業。實施要求：（1）采用交流220V市電供電，或者采用太陽能供電（陰雨天能持續使用10天）；（2）采用光、電、數控技術、無線傳輸技術、互聯網技術；（3）集害蟲誘捕和拍照、蟲害識別、數據傳輸、數據分析于一體，實現蟲害識別、分類統計、實時報傳功能；（4）軟件系統提供病蟲害信息查看和統計，提供趨勢分析，預警和告警提示，病蟲害防治方式方法指導。智慧噴灌區域需配置土壤溫濕度傳感器等環境感知傳感器，隨時隨地查看植物的需水情況。現代環境感知研究平臺

環境感知系統從前期利用云計算和分布式技術輔助大數據存儲和挖掘，實現數據模式分析。靜態環境感知項目

城市空間存在大量感知數據，然而針對不同的研究問題，不同類型或屬性的感知數據往往具有不同的意義和重要性。為此，研究如何利用其他類型的感知數據對指定屬性信息進行估算或補償至關重要，成為群智數據協作增強的主要研究難點。用戶的位置信息尤為重要。然而，出于隱私保護以及其他因素，用戶位置信息往往不能直接獲取。基于多維時空關聯特性的數據增強為此，提出基于用戶-事件多維時空感知數據的物理位置信息預測模型，通過挖掘時空屬性數據之間的關聯關系，實現對缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預測，實現不同類型數據的協作增強。具體地，從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構建特征表達模型，并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計，從而估算出用戶的相對物理位置信息。靜態環境感知項目