机器视觉在环境监测中的应用案例主要包括以下几个方面：
1. 空气质量监测：机器视觉技术通过安装视觉传感器和图像处理系统，能够实时监测空气中的污染物浓度、颗粒物的分布以及空气透明度等指标。例如，中国某些城市就利用机器视觉技术监测空气中的PM2.5和PM10颗粒物，通过图像识别和数据分析提供精准的空气质量数据，从而帮助公众制定有效的环境保护措施。
2. 水体监测与水质分析：在水体监测方面，机器视觉系统可以通过水下摄像头和图像处理算法对水体中的污染物、水生生物和水质参数进行实时监测和分析。例如，利用机器视觉技术监测水库、河流或湖泊中的蓝藻水华，以及鱼类的数量和种类分布情况，这些数据有助于及时发现水体异常情况，并为水利管理部门提供科学决策的依据。
3. 森林火灾监测与预警：机器视觉在森林火灾监测中的应用也日益成熟。通过红外传感器和视觉摄像头，系统能够监测森林地区的温度变化和热点分布，及时识别火灾迹象并发出预警，这种技术对于预防森林火灾、保护森林资源具有重要意义。
机器视觉在环境监测中的应用案例涵盖了空气质量监测、水体监测与水质分析以及森林火灾监测与预警等多个方面，为提升环境质量、保护生态系统发挥了重要作用。
