自2009年智慧城市概念兴起至今，我国已有400多个城市开展智慧城市建设，年投资额保持在15%以上，而智慧城市多个领域尚处于探索与试点阶段，市场潜力还未充分释放，全国万亿市场格局值得期待。智慧环保是智慧城市的重要组成部分！传统环境管理模式难以满足需求，孤岛现象严重。智慧城市环境检测系统是数字环保、物联网、云计算。物联网、云计算、智能GIS、海陆空一体化遥感监测、海量数据挖掘、环境模型模拟技术6大环境感知技术支撑智慧环保，为环境质量监测信息化、环境预警预报系统、环境应急管理系统等环境保护领域提供综合解决方案。智慧城市环境检测系统将建成城市范围内高速、宽带、融合、可靠的信息基础设施和无处不在的信息网络，城市产业发展健康、合理，绿色，城市管理和综合之力搞笑、透明。协同、居民生活数字化、互动化，居民生活品质和幸福感大幅度提升，城市生态环境绿色、低碳，发展环境包容、创新，推动史称协调、智能、可持续发展。环境感知系统从前期利用云计算和分布式技术辅助大数据存储和挖掘，实现数据模式分析。剖析环境感知研究
环境感知技术可以是智慧养护技术。智慧养护中心养护管理信息，通过数据积累、数据分析、数据优化，科学指导、智慧管理园林养护作业，遥控养护设备设施，实现养护作业的智能化、科学化、精细化，降低成本，节约资源，提升养护管理质量水平。 智慧养护中心构建包含：智慧喷灌系统、智慧施肥系统、病虫害防治系统、古树名木系统、智能机械系统、养护信息化系统、智库系统、环卫保洁系统。分区域、植物种类、土壤类型结合游客体验感观进行科学喷灌，由软件系统智能控制，通过数字化的智慧喷灌数据模型算法，根据植物实时需水情况实现自动浇水或停止浇水，达到智能化、精细化的科学灌溉，提升植物成活率，节能降耗。多层次环境感知方法智慧城市环境感知技术它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景。
基于空天地集成化的传感网，有望实现前所未有的城市感知能力，其中*有价值的就是多尺度感知能力。多尺度的城市感知意味着从感知手段、内容、精度和时效都是多尺度的，感知手段包括观测平台(卫星、无人机、测量车、行业网、机器人、智能手机)；感知范围包括城市群、城市和街区；感知精度以米、分米、厘米；感知时效性包括季度、周、即时。这种由一张网和一平台支撑的综合感知信息，可实现城市群趋势分析、城市运行状态监测和街区个体行为跟踪。这是基于空天地集成化传感网的城市综合感知相比于传统的城市感知网络突出的特征和比较大的优势。
移动群智感知任务往往并发出现，其中感知节点数量与任务数量的比例影响了感知能力优化组合的方式，主要存在两种情况：感知节点资源充足和感知节点资源匮乏。针对感知节点资源充足的情况，要求每个工作者完成一个任务以保证任务完成的质量，优化目标是移动距离和激励成本。针对该问题，利用多目标优化模型求解，分别通过线性加权法和妥协约束法将双目标转化为单目标，采用整数线性规划方法（如分支定界法）求解。（1）感知节点资源充足（2）感知节点资源匮乏面向多任务的感知能力优化组合针对感知节点资源匮乏情况，需要每个工作者完成多个任务以增加任务被完成的总比例（即任务完成率）。此时，优化的目标是比较大化个体任务分配个数以提高任务完成率和**小化群体移动距离以缩短任务完成时间。环境感知告知工作人员智慧垃圾桶满溢情况，安排工人清理，及时性更高，同时可节省人力成本。
依托“物联网与智慧城市关键技术及示范”国家重点研发计划重点专项“城市多尺度综合感知技术与体系”，国内多家单位强强联合，开展基于空天地集成化传感网的城市综合感知相关技术研发、平台集成与应用示范。其主要目标在于实现城市群至街区尺度的自然地表要素、人车物运动目标和街区复杂场景的在线感知，获取海量时空数据，构建多尺度综合感知服务系统，并提供主动按需即时服务。主要研究内容包括：①建立多尺度综合感知指标、共性技术与标准体系，研究城市群地表要素空间无缝感知技术，构建城市群地表要素无缝感知系统和典型产品；②研究多尺度智能光场视频成像与分析技术，建立十亿像素光场视频成像装置和城市多尺度交通感知分析平台；③研发精细场景时空感知设备与在线监测技术，构建街区突发事件立体感知网；④研制城市多尺度综合感知服务系统，开展城市群至街区尺度暴雨内涝、区域交通和江河湖生态环境示范。环境感知系统利用百度AI 图像视频识别能力，实现环境违法违规事件及时发现科学治理，提高环境治理能力。互联网+环境感知方向
环境感知技术监测指标包含溶解氧、pH、ORP、电导率、浊度、水深、氨氮含量、水位变化等。剖析环境感知研究
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。剖析环境感知研究