基于物联网传感器网络的降雨诱发山体滑坡监测系统

### 基于物联网传感器网络的降雨诱发山体滑坡监测系统 #### 1. 引言 山体滑坡是极具灾难性的自然事件，它不仅会发生在山区，还可能出现在沿海悬崖，甚至水下（即海底滑坡）。山体滑坡的诱因多样，既包括自然因素，如降雨、地震、火山活动等，也有人为活动，像采矿、道路建设和山区建筑施工等。近年来，全球因降雨诱发的山体滑坡造成了大量人员伤亡。例如，2013 年印度北阿坎德邦的凯达尔纳特山体滑坡导致 5000 多人死亡；2014 年日本广岛因暴雨引发的一系列山体滑坡造成约 74 人死亡；2017 年孟加拉国、塞拉利昂等多地也发生了严重的山体滑坡灾害。 为了实现山体滑坡的预测和预警，人们采用了多种技术，如分析学、卫星遥感、雷达、地理信息系统（GIS）、图像处理、人工智能神经网络（ANN）或卷积神经网络（CNN）以及物联网（IoT）等。其中，无线传感器网络（WSN）、图像处理、雷达和物联网是基础技术。在这些基础技术中，物联网是用于山体滑坡检测和早期预警系统最广泛使用的技术之一。它将硬件传感器数据与云相结合，通过传感器收集环境参数数据，并根据收集到的数据采取适当措施。 不同基础技术在山体滑坡检测和早期预警系统中的比较如下表所示： | 技术 | 优点 | 缺点 | | ---- | ---- | ---- | | WSN | 可靠系统，低功耗，能连接不同网络协议 | 实际部署到偏远地区具有挑战性，不同传感器电气和环境特性不同，可能出现误触发，需部署多个传感器 | | RADAR | 部署容易，可覆盖大面积，可用于多种目的，能在区域被覆盖时提供信息 | 需要天线，运行需大量电力，由于波束范围宽不能用于特定目标定位 | | 图像处理 | 实时监测更高效，可用于多参数检测 | 部署到偏远地区有挑战，有时降低图像噪声困难，使用高清相机进行低光成像成本高 | 本文提出了一种基于物联网的山体滑坡早期预警和警报系统，主要使用多个传感器阵列获取不同物理参数的信息，然后将这些数据存储和处理在云端以发出预警信号。 #### 2. IoT 通信协议 物联网作为一个庞大且不断发展的网络，拥有多种通信协议。对于近距离设备，蓝牙、Zigbee 和近场通信（NFC）被广泛用于通信；对于远距离通信，则使用 Wi-Fi、蜂窝网络等技术。近年来，基于窄带物联网（Narrowband-IoT）的通信渠道也因低带宽需求而变得非常流行，如 LoRAWAN、Sigfox、Zwave 等。以下是一些常见物联网通信媒介的比较： | 技术 | 数据速率 | 范围 | 功耗 | 应用 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | GPRS/HSDPA | 高达 10 Mbps | 长距离 | 高 | 蜂窝/遥感 | | LTE | 高达 20 Mbps | 长距离 | 高 | 蜂窝/遥感 | | Wi-Fi | 高达 54 Mbps | 300 英尺 | 高 | 家庭自动化/远程设备控制 | | BLE（蓝牙低功耗） | 高达 3 Mbps | 300 英尺 | 低 | 家庭自动化/可穿戴设备、智能手机控制/汽车 | | ZigBee | 高达 250 kbps | 高达 2 公里视距 | 低 | 家庭自动化/网状网络/制造/交通控制系统 | | Sigfox | 高达 1 Kbps | 长距离 | 中等 | 遥感/智慧城市 | | LoRA | 高达 50 Kbps | 高达 4 公里视距 | 中等 | 遥感/智慧城市/工业 | #### 3. 文献综述 地质学家和其他科研人员一直在努力分析和预测山体滑坡等自然灾害，以减少损失。不同的人采用不同的技术来应对这一问题。例如，G.Mei 等人的研究表明，实时视频监控系统常用于监测山体滑坡、泥石流、落石等地质灾害，但该技术存在覆盖区域和数据不足、自动化程度不够、数据传输和维护困难等局限性。而物联网可以解决这些问题，它不受天气和覆盖区域的影响，易于实现自动化，还能利用传感器收集低成本且受天气影响小的数据，并通过云传输数据，利用人工智能预测即将发生的山体滑坡事件。 此外，还有一些研究采用了不同的方法。印度南部一所大学的研究人员利用无线传感器网络（WSN）和信号处理技术，分析暴雨和其他土壤特征，开发了山体滑坡预警系统，并在实际场地进行了实验和部署。一些研究人员通过图像处理技术，利用卫星图像识别山体滑坡易发区域、测量土壤沉降、研究降雨诱发的山体滑坡等。不过，这些基于图像处理的过程通