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。环境感知技术可以是传感器，是一种检测装置，能感受到被测量的信息。视觉环境感知项目
群智感知利用存在的智能设备（智能手机、可穿戴设备、车载设备等），实现灵活机动且成本低廉的数据收集。移动群智感知(Mobile Crowd Sensing)是群智感知的一种特殊形式，其以大量普通用户及携带的智能设备作为感知节点，利用大众的分布性、灵活移动性和机会连接性实现大规模时空感知。相比群智感知，移动群智感知覆盖范围更广、灵活性更强，是一种“以人为中心”的感知模式，通过利用显式或隐式的大众“智慧”（即群体智能），对低质、冗余、碎片化感知数据进行推荐和增强理解，进而为城市计算提供更加质量的数据。现代环境感知公司通过智慧喷灌数据环境感知技术，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。
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。
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。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。
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。突破连续、高精度和准实时时空信息感知技术瓶颈，构建城市群-街区的多尺度综合感知服务系统。视觉环境感知规划
空天地集成化传感网，利用高速通信网络和无处不在的感知手段，遵循观测、数据、处理和服务等标准规范。视觉环境感知项目
环境感知技术能突破连续、高精度和准实时时空信息感知技术瓶颈，构建城市群-街区的多尺度综合感知服务系统，形成多尺度综合感知技术和标准体系，提升城市时空信息感知服务能力。认知“空天地’平台的观测能力，深度协同“位置-图像视频’感知手段，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。当前城市要素感知手段丰富，但存在不同程度的时空观测盲区，无法完全满足地表要素的动态连续感知需求。视觉环境感知项目