据香港科技大学科研团队消息,6月初,团队计划利用物联网智能监测和人工智能技术,研发更精准的山泥倾泻预警系统,并与香港土木工程拓展署及天文台合作,最快3年后在大屿山的斜坡进行系统测试,最终推出如暴雨警报般的地区性的山泥倾泻警告。
科研团队计划于8年内建立斜坡安全中心,针对香港斜坡安全进行研究。项目将利用人工智能,收集及分析从遥感卫星等不同监测器中取得的数据,如风速、降雨量、湿度、气温及幅射,了解有可能引发山泥倾泻的不同气候。
研究团队计划在3至4年后,在香港大屿山2个斜坡上安装传感器,进行系统测试。研发成功后,会推出如暴雨警报般的地区性的山泥倾泻警告。其实,作为香港城区最典型的滑坡地质灾害多发地之一,早在2008年,便有国外科技公司在大屿山地区,部署了基于无线传感器网络的山体滑坡监测方案。
香港历史上的无线传感器监测方案
当时,政府部门试图部署一种灵活稳定的系统对山体滑坡进行监测和预警。政府部门尝试部署过多套有线方式的监测网络,但是由于监测区域往往为人迹罕至的山间,缺乏道路,野外布线,电源供给等都受到限制,使得有线系统部署起来非常困难。此外,有线方式得不到实时数据,灵活性较差。
对此,2008年的时候,当局便与国外智能传感器公司合作,在香港青山和大屿山地区沿山势走向竖直设置多个孔洞,每个孔洞都会在最下端部署一个液位传感器,并在不同深度部署数个倾角传感器。
其中,液位传感器可以监测地下水位的深度,从而作为衡量山体滑坡危险程度的首要指标。液位传感器测得的数据会通过无线网络进行发送传输;而倾角传感器,则负责在监测山体的位移与运动数据。
具体来说,由于山体往往由多层土壤或岩石组成,不同层次间由于物理构成和侵蚀程度不同,其位移和运动速度不同。发生这种现象时,埋设在不同位置和深度的倾角传感器,可测得并传送回不同的倾角数据。在无线网络获取到各个倾角传感器的数据后,通过数据融合处理,专业人员就可以据此判断出山体滑坡的趋势和强度,并判断其危险程度。
数据显示,我国山区面积占全区面积70%以上,目前,在我国多个地方的滑坡应急变形监测应用中,也有采用GNSS卫星定位测量与测斜管等倾角传感器的案例。可以说,GNSS定位、物联网智能感知、大数据分析等技术的应用,实现了对我国多地滑坡等典型地质灾害隐患点的全天候、全方位的动态化、数字化、自动化监测分析预警,为相关部门第一时间处置提供了有力数据支撑。
- 关键词:人工智能 遥感卫星 传感器
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- 编辑:伊敏
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