text: 物联网作为下一个推动世界高速发展的信息通信技术，将被广泛应用到各行各业。本项目将开展物联网在地质灾害领域的应用基础研究，拟研发基于物联网的地质灾害远程实时监检测系统。研究工作计划分为2个阶段5项主要内容。首先是基础平台建设阶段，重点设计可靠、可重构物联网系统和全天候、一体化大地信息采集智能终端。其次是关键技术研究阶段，分别针对灾害发生前、发生时和发生后全周期中所涉及的主要瓶颈问题，重点研究不同类型地质灾害检测预警技术、灾害区域识别与动态跟踪技术和避难路径实时规划技术等，从而实现对地质灾害的全天候监测、准确预警、有效应对和科学分析。最终，设计实现原型系统，服务于国家防灾救灾工程,降低地质灾害造成的损失。
  物联网，是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。其目的是将所有的物品都与网络连接在一起，以便系统可以自动的、实时的对物体进行识别、定位、追踪、监控并触发相应事件，实现信息的高速获取和交换，从而更彻底地消除信息孤岛的存在，使得人类的生产生活具有更高程度的智能化。物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮，这个概念打破了之前的传统思维，过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物，而另一方面是数据中心，个人电脑、宽带等。目前，物联网已经深入到人们的日常生活并且提供了一个很好的信息网络架构，如军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理，以及机场、大型工业园区的安全监测等领域，尤其在实物环境监测方面都有了广泛的应用，传感器技术的发展和应用更是为物联网的进一步发展提供了有力的支持。
  我国地域广袤，地势地形多种多样，地质灾害时有发生。国土资源部统计表明，2012年全国共发生地质灾害14322起，致使375人死亡失踪，直接经济损失52.8亿元，其中滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害是导致人员伤亡和直接经济损失严重的主要原因。随着地质灾害防治工作的深入开展，地质灾害气象预警预报工作也亟待推广，因而开展关于地质灾害的监测预警工作就显得十分关键。此外，地质灾害监测还有一个重要的目的：具体了解和掌握灾害发生前地表状态的变化过程，及时捕捉灾害发生的特征信息，做出正确的分析评价，从而为易受灾地区的地质灾害治理工程提供可靠资料和科学依据，同时，监测结果也是检验灾害治理工程效果的尺度。因此，监测既是地质灾害预警信息获取的一种有效手段，又是地质灾害调查、研究和防治工程的重要组成部分。
  针对危岩、塌方、滑坡、地面沉降、地裂缝、泥石流，甚至地震等地质灾害问题，传统的方法是人工监测，通过携带监测仪器现场测试的方式对异动信号进行收集，获取地质灾害发生前的相关信息。但是，由于地质灾害发生的偶然性，以及部分地区恶劣的地形环境等因素，传统的人工监测方式无法及时有效地反映当前的监测情况，也就不能准确地预防自然灾害。因此，建立实时的自动化智能监测预警系统是十分必要的。
  “基于物联网的地质灾害远程实时监测、检测与灾难救援系统”是在物联网技术的基础上搭建的一个集灾前监测预警、灾时管理、灾后灾情分析于一体的智能平台。采用无线传感器网络技术实现特殊地段地质灾害的实时监测是一种技术上的进步。由于无线传感器网络本身的低功耗、低成本、分布式、无线性、网络的自组织性，而具有较强的抗破坏能力，因而可以在基础通信设施可能被毁坏的情况下，完成一定的通信任务。因此，把无线传感器网络技术应用到特殊地带的滑坡、泥石流、地震等自然灾害监测预警中，利用各种传感器实时采集信息，通过无线的方式将信息传输给控制中心，能够解决布设有线监测系统的缺陷，而且适用于卫星网络信号无法覆盖的偏远山区的自然灾害监测。与此同时，无线传感器网络对该系统的技术支持也进一步体现出了物联网技术在环境监测领域的深入推广和越来越广泛的应用。
  地质灾害可以视为一种具有生命体征的危机事件，这种危机显示出有生有死的周期性特征，可以划分为潜伏期、显现期、突发期、衰减期和终止期5阶段，并周而复始。系统的设计模式比一般的灾害预警系统更加细致和智能化，全周期的智能监测使得在地质灾害发生的各个阶段段都能够提供实时数据作为参考。其主要功能特点如下：
  通过传感器网络智能终端节点（即大地信息采集终端设备，在该系统中称作“大地探测器）采集大地特征数据（温度，光照，各个方向加速度等），将采集的数据发送回基站并存入数据库同时进行可视化分析，实时地获知某一区域的地质形态变化情况，结合地质灾害监测模型，做出判断或预警。
  系统是一项惠民的开发项目，它一改传统的人工监测和仪器监测，采用智能化、自动化、全周期的数据采集以及分析处理机制，对于地质灾害的监测、预警以及分析具有实质性的参考价值，为地质灾害的防治、预警以及成灾机理的研究提供了有力的科学依据。
  国际电联报告提出物联网主要有四个关键性的应用技术：标签事物的RFID，传感器，智能技术以及纳米技术。基于物联网的监测系统中采用无线传感器网络作为通信载体，无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。传感器网络具有大规模、自组织、动态性、可靠性、以数据为中心等特点，这对于在未知环境中进行监测工作是十分有利的。目前，低功耗设计、多跳自组织网络的路由协议设计、建立以数据为中心的传感器网络等技术是无线传感器网络在物联网领域研究的重点。
  数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据采集入库后据具有异构性，无法直接进行决策，需要首先对其进行挖掘，建立相应的关联关系，以便后续的决策应用，这里需要应用到一系列的领域知识。通过数据融合将多个传感器检测的信息与人工观测事实进行科学、合理的综合处理。可以提高状态监测和故障诊断智能化程度。
  检测模型是灾害预警的一个核心要素，数据挖掘分析需要有检测模型作为参考，将数据库中的环境数据和模型的参考数据进行比对，做出预警决策，这里应用到一系列的专家知识。检测模型的获得是需要反复进行试验总结的，而且对于模型的不断完善可以得到更为一般的、具有普适性的检测模型。
  渐变事件的跟踪问题是物联网应用领域研究的异象重要课题，主要运用于诸如地质灾害扩散、火灾蔓延、有毒化学品泄露等突发灾害事件的区域跟踪方面。由于物联网终端感知节点的能量和计算机能力有限，运行环境恶劣和工作周期长等特点，导致对渐变事件的跟踪精度逐渐降低甚至丢失。因此渐变事件边界识别与跟踪技术要同时解决边界节点识别与边界动态跟踪的准确性、数据容错性、实时性和低能耗性等问题。