基于InSAR/物联网协同的地质灾害监测与应急预警技术研究

2020-12-09 05:35邓重琳
写真地理 2020年41期
关键词:监测数据灾害预警

作者简介:邓重琳(1986.12-),男,汉族,南昌,本科,助理工程师,研究方向:gis信息系统研发。

摘 要: 地质灾害会对区域经济和生态平衡造成破坏,利用InSAR和物联网技术可以对地质灾害信息进行识别和采集,因此可通过二者协同作用对地质灾害进行监测和应急预警。通过构建InSAR/物联网协同网络,远程监测数据传输,多维监测数据集成来实现地质灾害信息的动态监测。设计应急预警模型,将采集的监测数据建立模糊规则库,确定灾害发生概率。经过实验测试,预测概率与实际概率较为接近,因此具有实际应用价值。

关键词: InSAR技术;物联网;地质灾害监测;应急预警

【中图分类号】P237 【文献标识码】A 【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.41.044

0 引言

我国地形条件复杂,地质构造运动強烈,由于大规模地进行资源开发,未对地质环境进行有效保护和控制,容易引发地质灾害,造成经济损失和破坏生态平衡,严重时还会危害人民生命安全,因此对地质灾害进行监测和控制对区域发展至关重要[1]。如何有效进行灾害预测和应急预警是地质灾害防治工作的重点内容,准确可靠的预测和预警可以避免人员伤亡,是最有效的减灾手段。InSAR是利用雷达传感器采集雷达与地面间的信息,提取地表三维信息数据,可以有效监测地表变形情况;物联网技术是通过传感器与网络连接,进行信息数据的采集、识别、定位和监测。因此本文将InSAR与物联网技术相结合,协同应用于地质灾害监测和应急预警中,提高监测和预警的准确性和及时性,对地质灾害防治工作起到一定促进作用。

1 动态监测地质灾害信息

1.1 构建InSAR/物联网协同网络

针对大面积、大规模的地质灾害监测要求,使用InSAR和物联网技术,可实现对灾害全方位、立体化的综合监测。构建InSAR/物联网协同网络,可以对灾害体进行现场调查和信息采集,通过传感器实时监测地表变形情况和可能诱发因素,并将采集的信息数据通过物联网传送至协调单元,并建立网络连接关系,实现对监测数据的采集、存储和汇总,因此不仅能够接收传感器采集到的数据信息,而且能够进行融合处理,再通过物联网远程传输发送至监测中心[2]。

1.2 远程监测数据传输

使用物联网技术进行远程监测数据传输,能够提高传输速度和数据量,满足实时监测的需要。物联网数据传输可以支持服务节点和网关节点等功能,不仅提供常规的管理服务,还可以跟踪某一单元,增加安全性[3]。由于网络现已覆盖我国大部分区域,应用物联网远程数据监测,与传统模式相比,传输覆盖范围较广,可以建立不同网络连接,解决异构组网的问题,此外还可以实现高效的数据传输,满足实时在线功能,可持续进行监测。

1.3 多维监测数据集成

InSAR/物联网协同传输网络是一种多维异构网络,为实现监测数据集成,需要建立编码体系,如表1所示。

监测数据可通过编码进行检索,对灾害点和监测设备建立多维数据集成,方便预警模型的计算与分析。

2 设计地质灾害应急预警模型

本文主要以土层压力、岩土表面位移、土壤含水率和降雨量为输入变量,山体稳定性为中间变量,地质灾害发生概率为输出变量,设计应急预警模型。采用获取模糊规则库的方式,可建立48条模糊规则,对模糊库参数取值范围进行设定,使用高斯隶属函数描述模糊集,可以反映语言变量与数值的关系。本文建立的地质灾害发生概率曲线见图1。

将发生概率的模糊值去模糊处理,转化为确定概率值。计算公式可表示为:

以InSAR和物联网技术为基础,对地质灾害信息的动态监测和建立应急预警模型,通过发布预警信息,实现对地质工程的监控管理。

3 实验与分析

为检验本文设计方法的有效性,通过InSAR和物联网进行监测和采集数据,对应急预警模型进行测试。通过仿真实验,地质灾害预测概率如图2所示。

通过图2可知,本文的预测概率与实际概率较为接近,因此具有一定的准确性,可以进行地质灾害监测和预警,满足实际地质安全工作的需要。

4 结束语

本文基于InSAR/物联网的协同应用,对地质灾害监测与应急预警技术进行了研究,虽然取得一定成果,但研究还存在可以拓展的空间。后续可根据地质灾害的类型,如滑坡、泥石流、地震和塌陷等分别进行监测和预警研究,以提高研究方法的适用性。

参考文献

[1] 刘卫校,王辉,郭瑞锋.区块链物联网在地质灾害实时监测预警系统中的建设研究[J].自动化应用,2020(09):68-69+72.

[2] 刘立,李长安,高俊华,等.基于北斗与InSAR的地质灾害监测关键问题探讨[J].地质科技情报,2019,38(06):141-149.

[3] 张路,廖明生,董杰,等.基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(12):2039-2049.

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