作者簡介:鄧重琳(1986.12-),男,漢族,南昌,本科,助理工程師,研究方向:gis信息系統研發。
摘?要: 地質災害會對區域經濟和生態平衡造成破壞,利用InSAR和物聯網技術可以對地質災害信息進行識別和采集,因此可通過二者協同作用對地質災害進行監測和應急預警。通過構建InSAR/物聯網協同網絡,遠程監測數據傳輸,多維監測數據集成來實現地質災害信息的動態監測。設計應急預警模型,將采集的監測數據建立模糊規則庫,確定災害發生概率。經過實驗測試,預測概率與實際概率較為接近,因此具有實際應用價值。
關鍵詞: InSAR技術;物聯網;地質災害監測;應急預警
【中圖分類號】P237?【文獻標識碼】A?【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.41.044
0?引言
我國地形條件復雜,地質構造運動強烈,由于大規模地進行資源開發,未對地質環境進行有效保護和控制,容易引發地質災害,造成經濟損失和破壞生態平衡,嚴重時還會危害人民生命安全,因此對地質災害進行監測和控制對區域發展至關重要[1]。如何有效進行災害預測和應急預警是地質災害防治工作的重點內容,準確可靠的預測和預警可以避免人員傷亡,是最有效的減災手段。InSAR是利用雷達傳感器采集雷達與地面間的信息,提取地表三維信息數據,可以有效監測地表變形情況;物聯網技術是通過傳感器與網絡連接,進行信息數據的采集、識別、定位和監測。因此本文將InSAR與物聯網技術相結合,協同應用于地質災害監測和應急預警中,提高監測和預警的準確性和及時性,對地質災害防治工作起到一定促進作用。
1?動態監測地質災害信息
1.1?構建InSAR/物聯網協同網絡
針對大面積、大規模的地質災害監測要求,使用InSAR和物聯網技術,可實現對災害全方位、立體化的綜合監測。構建InSAR/物聯網協同網絡,可以對災害體進行現場調查和信息采集,通過傳感器實時監測地表變形情況和可能誘發因素,并將采集的信息數據通過物聯網傳送至協調單元,并建立網絡連接關系,實現對監測數據的采集、存儲和匯總,因此不僅能夠接收傳感器采集到的數據信息,而且能夠進行融合處理,再通過物聯網遠程傳輸發送至監測中心[2]。
1.2?遠程監測數據傳輸
使用物聯網技術進行遠程監測數據傳輸,能夠提高傳輸速度和數據量,滿足實時監測的需要。物聯網數據傳輸可以支持服務節點和網關節點等功能,不僅提供常規的管理服務,還可以跟蹤某一單元,增加安全性[3]。由于網絡現已覆蓋我國大部分區域,應用物聯網遠程數據監測,與傳統模式相比,傳輸覆蓋范圍較廣,可以建立不同網絡連接,解決異構組網的問題,此外還可以實現高效的數據傳輸,滿足實時在線功能,可持續進行監測。
1.3?多維監測數據集成
InSAR/物聯網協同傳輸網絡是一種多維異構網絡,為實現監測數據集成,需要建立編碼體系,如表1所示。
監測數據可通過編碼進行檢索,對災害點和監測設備建立多維數據集成,方便預警模型的計算與分析。
2?設計地質災害應急預警模型
本文主要以土層壓力、巖土表面位移、土壤含水率和降雨量為輸入變量,山體穩定性為中間變量,地質災害發生概率為輸出變量,設計應急預警模型。采用獲取模糊規則庫的方式,可建立48條模糊規則,對模糊庫參數取值范圍進行設定,使用高斯隸屬函數描述模糊集,可以反映語言變量與數值的關系。本文建立的地質災害發生概率曲線見圖1。
將發生概率的模糊值去模糊處理,轉化為確定概率值。計算公式可表示為:
以InSAR和物聯網技術為基礎,對地質災害信息的動態監測和建立應急預警模型,通過發布預警信息,實現對地質工程的監控管理。
3?實驗與分析
為檢驗本文設計方法的有效性,通過InSAR和物聯網進行監測和采集數據,對應急預警模型進行測試。通過仿真實驗,地質災害預測概率如圖2所示。
通過圖2可知,本文的預測概率與實際概率較為接近,因此具有一定的準確性,可以進行地質災害監測和預警,滿足實際地質安全工作的需要。
4?結束語
本文基于InSAR/物聯網的協同應用,對地質災害監測與應急預警技術進行了研究,雖然取得一定成果,但研究還存在可以拓展的空間。后續可根據地質災害的類型,如滑坡、泥石流、地震和塌陷等分別進行監測和預警研究,以提高研究方法的適用性。
參考文獻
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[3]?張路,廖明生,董杰,等.基于時間序列InSAR分析的西部山區滑坡災害隱患早期識別——以四川丹巴為例[J].武漢大學學報(信息科學版),2018,43(12):2039-2049.