摘要：
物聯網作為下一個推動世界高速發展的信息通信技術，將被廣泛應用到各行各業。本項目將開展物聯網在地質災害領域的應用基礎研究，擬研發基于物聯網的地質災害遠程實時監檢測系統。研究工作計劃分為2個階段5項主要內容。首先是基礎平臺建設階段，重點設計可靠、可重構物聯網系統和全天候、一體化大地信息采集智能終端。其次是關鍵技術研究階段，分別針對災害發生前、發生時和發生后全周期中所涉及的主要瓶頸問題，重點研究不同類型地質災害檢測預警技術、災害區域識別與動態跟蹤技術和避難路徑實時規劃技術等，從而實現對地質災害的全天候監測、準確預警、有效應對和科學分析。最終，設計實現原型系統，服務于國家防災救災工程,降低地質災害造成的損失。
研究意義
物聯網，是將各種信息傳感設備，如射頻識別(RFID)裝置、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等種種裝置與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡。其目的是將所有的物品都與網絡連接在一起，以便系統可以自動的、實時的對物體進行識別、定位、追蹤、監控并觸發相應事件，實現信息的高速獲取和交換，從而更徹底地消除信息孤島的存在，使得人類的生產生活具有更高程度的智能化。物聯網是繼計算機、互聯網與移動通信網之后的世界信息產業第三次浪潮，這個概念打破了之前的傳統思維，過去的思路一直是將物理基礎設施和IT基礎設施分開：一方面是機場、公路、建筑物，而另一方面是數據中心，個人電腦、寬帶等。目前，物聯網已經深入到人們的日常生活并且提供了一個很好的信息網絡架構，如軍事、環境監測和預報、健康護理、智能家居、建筑物狀態監控、復雜機械監控、城市交通、空間探索、大型車間和倉庫管理，以及機場、大型工業園區的安全監測等領域，尤其在實物環境監測方面都有了廣泛的應用，傳感器技術的發展和應用更是為物聯網的進一步發展提供了有力的支持。
我國地域廣袤，地勢地形多種多樣，地質災害時有發生。國土資源部統計表明，2012年全國共發生地質災害14322起，致使375人死亡失蹤，直接經濟損失52.8億元，其中滑坡、崩塌、泥石流等地質災害是導致人員傷亡和直接經濟損失嚴重的主要原因。隨著地質災害防治工作的深入開展，地質災害氣象預警預報工作也亟待推廣，因而開展關于地質災害的監測預警工作就顯得十分關鍵。此外，地質災害監測還有一個重要的目的：具體了解和掌握災害發生前地表狀態的變化過程，及時捕捉災害發生的特征信息，做出正確的分析評價，從而為易受災地區的地質災害治理工程提供可靠資料和科學依據，同時，監測結果也是檢驗災害治理工程效果的尺度。因此，監測既是地質災害預警信息獲取的一種有效手段，又是地質災害調查、研究和防治工程的重要組成部分。
針對危巖、塌方、滑坡、地面沉降、地裂縫、泥石流，甚至地震等地質災害問題，傳統的方法是人工監測，通過攜帶監測儀器現場測試的方式對異動信號進行收集，獲取地質災害發生前的相關信息。但是，由于地質災害發生的偶然性，以及部分地區惡劣的地形環境等因素，傳統的人工監測方式無法及時有效地反映當前的監測情況，也就不能準確地預防自然災害。因此，建立實時的自動化智能監測預警系統是十分必要的。
“基于物聯網的地質災害遠程實時監測、檢測與災難救援系統”是在物聯網技術的基礎上搭建的一個集災前監測預警、災時管理、災后災情分析于一體的智能平臺。采用無線傳感器網絡技術實現特殊地段地質災害的實時監測是一種技術上的進步。由于無線傳感器網絡本身的低功耗、低成本、分布式、無線性、網絡的自組織性，而具有較強的抗破壞能力，因而可以在基礎通信設施可能被毀壞的情況下，完成一定的通信任務。因此，把無線傳感器網絡技術應用到特殊地帶的滑坡、泥石流、地震等自然災害監測預警中，利用各種傳感器實時采集信息，通過無線的方式將信息傳輸給控制中心，能夠解決布設有線監測系統的缺陷，而且適用于衛星網絡信號無法覆蓋的偏遠山區的自然災害監測。與此同時，無線傳感器網絡對該系統的技術支持也進一步體現出了物聯網技術在環境監測領域的深入推廣和越來越廣泛的應用。
地質災害可以視為一種具有生命體征的危機事件，這種危機顯示出有生有死的周期性特征，可以劃分為潛伏期、顯現期、突發期、衰減期和終止期5 階段，并周而復始。系統的設計模式比一般的災害預警系統更加細致和智能化，全周期的智能監測使得在地質災害發生的各個階段段都能夠提供實時數據作為參考。其主要功能特點如下：
1）災害發生前
通過傳感器網絡智能終端節點（即大地信息采集終端設備，在該系統中稱作“大地探測器）采集大地特征數據（溫度，光照，各個方向加速度等），將采集的數據發送回基站并存入數據庫同時進行可視化分析，實時地獲知某一區域的地質形態變化情況，結合地質災害監測模型，做出判斷或預警。
2）災害發生時
系統具有一定的健壯性，在災害發生時能夠持續采集實時數據，監測地質環境的動態變化，合理管理發布最新災情信息，同時提供可行的人員財產疏散撤離方案，保證災時安全救援工作順利進行。
3）災害發生后
為了防止二次災害的損失，系統在災后將會繼續保持工作狀態，采集災后實時數據并進行數據挖掘與分析，提供災后地質環境變化數據，優化營救方案，盡量降低二次受災的可能性，為災情處理及災后救援重建工作的安全提供了有力的保障。
系統是一項惠民的開發項目，它一改傳統的人工監測和儀器監測，采用智能化、自動化、全周期的數據采集以及分析處理機制，對于地質災害的監測、預警以及分析具有實質性的參考價值，為地質災害的防治、預警以及成災機理的研究提供了有力的科學依據。
研究關鍵點：
1) 物聯網技術
國際電聯報告提出物聯網主要有四個關鍵性的應用技術：標簽事物的RFID，傳感器，智能技術以及納米技術。基于物聯網的監測系統中采用無線傳感器網絡作為通信載體，無線傳感器網絡是大量的靜止或移動的傳感器以自組織和多跳的方式構成的無線網絡，其目的是協作地感知、采集、處理和傳輸網絡覆蓋地理區域內感知對象的監測信息，并報告給用戶。傳感器網絡具有大規模、自組織、動態性、可靠性、以數據為中心等特點，這對于在未知環境中進行監測工作是十分有利的。目前，低功耗設計、多跳自組織網絡的路由協議設計、建立以數據為中心的傳感器網絡等技術是無線傳感器網絡在物聯網領域研究的重點。
2) 數據融合與決策
數據融合技術是指利用計算機對按時序獲得的若干觀測信息，在一定準則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和評估任務而進行的信息處理技術。數據采集入庫后據具有異構性，無法直接進行決策，需要首先對其進行挖掘，建立相應的關聯關系，以便后續的決策應用，這里需要應用到一系列的領域知識。通過數據融合將多個傳感器檢測的信息與人工觀測事實進行科學、合理的綜合處理。可以提高狀態監測和故障診斷智能化程度。
3) 地質災害檢測模型與算法
檢測模型是災害預警的一個核心要素，數據挖掘分析需要有檢測模型作為參考，將數據庫中的環境數據和模型的參考數據進行比對，做出預警決策，這里應用到一系列的專家知識。檢測模型的獲得是需要反復進行試驗總結的，而且對于模型的不斷完善可以得到更為一般的、具有普適性的檢測模型。
4) 漸變事件邊界識別與跟蹤
漸變事件的跟蹤問題是物聯網應用領域研究的異象重要課題，主要運用于諸如地質災害擴散、火災蔓延、有毒化學品泄露等突發災害事件的區域跟蹤方面。由于物聯網終端感知節點的能量和計算機能力有限，運行環境惡劣和工作周期長等特點，導致對漸變事件的跟蹤精度逐漸降低甚至丟失。因此漸變事件邊界識別與跟蹤技術要同時解決邊界節點識別與邊界動態跟蹤的準確性、數據容錯性、實時性和低能耗性等問題。
