智慧环保的价值环保物联网应用在环境质量监测、行业、企业污染防治、总量减排等履行环保职责中还没有充分发挥作用，影响了环境保护的效果。智慧环保的建设是一个从上至下的过程，要充分协调，做好智慧环保的建设、预算、维持和完善机制，通过层级制度保证政策的落实。生态环境保护已经进入一个全新的阶段，未来将建立覆盖全国重要生态功能区的生态地面监测站点，加强环境卫星和无人机的监测能力建设，融合物联网、大数据、区块链、云计算等多种技术，构建天地一体化的国家生态环境监测网络，守卫绿色地球。环境感知系统描述传感器静态特性的参数主要有：线性度，灵敏度，滞后，重复度，漂移等。自助式环境感知市场前景
面对城市大数据时代的到来和复杂多样的城市管理需求，急需增强城市管理分析的智能化水平。现有的一些智能化管理功能，例如智慧消防、智慧环保和智慧能源等，的确能够表现出一定的自动化和自主性，但是大多数仍未达到可靠、可信和可应用的水平，因此很多时候也被称为“伪智能”。就是没有充分挖掘城市综合感知获得的海量数据和信息，没有完全建立准确可靠的城市发展模拟与预测模型，更没有达到人类智能的平均水平。因此不可否认，现在的城市感知与管理的智能水平还相对初级。为此，李德仁院士提出了构建“智慧城市脑”的宏伟设想，将人工智能应用于城市信息学，将大幅度提升城市信息处理的感知认知能力，更加精细、准确和即时地对高时变城市事件作出科学响应，实现城市管理分析的高度智能化。浅谈环境感知研究理论环境感知平台实现对环境及污染现状为环境管理及业务应用提供整体化、多元化、可视化的展现平台。
“对人和环境泛在、智能感知”是重要的科学前沿研究课题，也是满足智慧城市、公共安全等国家重大需求的关键支撑。为此，《国家创新驱动发展战略纲要》、《国家“十三五”科技创新规划》等将智能感知列为战略任务和重点方向。城市计算是智慧城市建设的重要支撑，如何大规模、低成本地收集“城市大数据”则是开展城市计算研究的基石。基于静态设施的传统感知技术存在部署成本高、覆盖范围有限等不足，难以满足城市空间大规模动态感知需求。以群智感知（Crowd Sensing）、无线感知（Wireless Sensing）]等为新型感知技术成为应对公共安全、灾难应急等重大挑战的有效方式，受到国内外学术界和工业界的关注。
城市空间存在大量感知数据，然而针对不同的研究问题，不同类型或属性的感知数据往往具有不同的意义和重要性。为此，研究如何利用其他类型的感知数据对指定属性信息进行估算或补偿至关重要，成为群智数据协作增强的主要研究难点。用户的位置信息尤为重要。然而，出于隐私保护以及其他因素，用户位置信息往往不能直接获取。基于多维时空关联特性的数据增强为此，提出基于用户-事件多维时空感知数据的物理位置信息预测模型，通过挖掘时空属性数据之间的关联关系，实现对缺失/稀有属性信息（地理位置）的估算和预测，实现不同类型数据的协作增强。具体地，从话题偏好、历史轨迹、社交信息三个层面对用户个体和物理事件构建特征表达模型，并通过高斯过程回归对用户到物理事件的距离进行拟合与估计，从而估算出用户的相对物理位置信息。公园内用水、用电的监测和统计，数据传输采用环境感知技术，数据上报至智慧公园平台。
针对基于图像数据的物理事件感知问题，目前的应用大多在收集到全部数据后，区别于这些基于信息空间数据挖掘的方法，根据个体智能和群体智能对物理事件感知粒度和层次的不同，提出基于群体行为特征的视觉感知数据质量萃取方法，从数据流中实时萃取质量数据，解决了面向各类突发事件的实时感知数据质量萃取问题。感知节点、事件、照片、照片流、事件关注者和多粒度感知结果之间存在紧密关联，且群体感知行为存在共性（在感知对象发展的不同阶段进行拍摄）和差异性（拍摄时空和数量的差异）。具体而言，个体智能体现：个体对事件发展过程中不同阶段的变化进行实时感知；群体智能体现：群体对事件重要时刻和不同侧面进行感知。面向不同的物理事件，基于群体感知行为特征不但将各个不同的子事件检测出来，而且评估了子事件的重要性，从而快速得到低冗余、高覆盖的事件多粒度感知结果。实现城市群至街区的地表要素变化信息、人车物运动目标和室内地下复杂场景的在线感知，并提供按需服务。可视化环境感知摄像头
信息聚焦服务等多种方法和技术，构建互联互通的城市感知基础体系。自助式环境感知市场前景
移动群智感知任务分配涉及两类重要实体，即感知任务和任务参与者，关键在于如何利用优化模型和算法，在候选者选择质量的参与者执行任务，以保证低成本地获取足量的质量数据。针对如何为城市空间中的单个感知任务（如城市某重点区域交通动态）选择合适感知节点这一问题，提出了基于信用分布的影响力比较大化算法，预测感知参与度。将基于事件的社交网络（EBSN, Event-Based Social Network）的活动视为感知任务，综合考虑任务的内容特征、时空情境特征和社会影响特征，提高预测用户参与任务的准确率，即提高感知能力发现和任务分配的命中率。如图2所示，将感知节点挑选的问题形式化为偏好-影响力**选择问题，即寻找对当前感兴趣且具有影响力的用户集。方法框架包括用户-任务偏好建模和影响力比较大化两个部分。自助式环境感知市场前景
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