[0001] 本发明涉及地质灾害监测技术领域，具体为一种基于物联网的泥石流监测与预警系统。

[0002] 泥石流作为一种典型的地质灾害，具有突发性强、破坏力大的特点，对山地、丘陵等地区的居民和基础设施构成严重威胁。为应对泥石流带来的危害，现有技术主要采用基于单一数据源的监测方法，通过安装降雨量传感器或地震传感器，依靠简单的阈值触发机制实现泥石流预警。然而，这种单一数据源的监测方式只能捕捉泥石流的部分触发因素，无法充分反映复杂的泥石流发生机制，导致其预测的准确性和及时性较低。

[0003] 现有技术的预警系统构造为：在山地高风险区域布设单一类型的传感器，通过无线网络将数据传输至数据中心，并利用简单的统计分析方法进行预警。这种系统存在多方面的不足：首先，单一数据源的监测方式无法捕捉泥石流触发因素的复杂性，极易导致误报或漏报；其次，缺少边缘计算支持的现有系统难以实现快速响应，信息处理存在延迟；最后，现有系统缺乏持续学习机制，难以根据实时数据进行模型更新，使得预警系统难以适应环境和气候的动态变化。因此，如何利用多源数据融合技术、实时边缘计算和持续学习机制来提高泥石流预警系统的准确性、实时性和适应性，成为本领域亟需解决的问题。

[0050] 下面将结合本发明说明书中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0051] 实施例：

[0052] 请参阅附图1－附图8，本发明实施例提供一种基于物联网的泥石流监测与预警系统，通过物联网技术、深度学习模型、边缘计算和多源数据融合，实现泥石流灾害的实时监测与预警。该系统可以实现对高风险区域环境的全面监控，通过智能预警机制向用户发布灾害风险信息，并提供动态响应。

[0053] 1.系统总体架构

[0054] 该泥石流监测与预警系统由以下六大模块构成：多源数据采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、深度学习分析模块、动态预警与发布模块、边缘计算与实时响应模块。系统各模块的功能和连接关系如下：

[0055] 多源数据采集模块：负责采集多种环境数据，如降雨量、土壤湿度、地震活动、地表倾角等；

[0056] 数据传输模块：将采集的环境数据从传感器节点传输至数据中心，采用低功耗网络协议；

[0057] 数据预处理模块：对采集数据进行异常值清洗、时间同步和归一化处理，为深度学习模型提供高质量的输入；

[0058] 深度学习分析模块：利用LSTM和CNN模型进行多源数据的时空特征提取，生成泥石流发生的概率预测；

[0059] 动态预警与发布模块：根据模型预测的泥石流风险等级，实时调整预警阈值并通过多渠道发布预警信息；

[0060] 边缘计算与实时响应模块：在传感器附近的节点进行数据的初步处理，实现快速的本地预警响应。

[0061] 2.多源数据采集模块

[0062] 该模块部署在泥石流高风险区域，通过多类型传感器实现多源数据的实时采集。主要数据源包括降雨量、土壤湿度、地震活动和地表倾角。

[0063] 降雨量传感器：在目标区域布设雨量计，用于获取单位时间内的降雨量和累计降雨量。降雨量是泥石流的重要触发因素之一，累计降雨量达到一定阈值时，土壤的饱和程度增加，山体滑动的风险随之升高。

[0064] 土壤湿度传感器：该传感器用于监测土壤含水量。随着降雨的持续，土壤湿度增大，当湿度达到临界值时，土壤颗粒之间的结合力减弱，增加了泥石流发生的可能性。

[0065] 地震传感器：用于检测地表震动的强度和频率。地震活动会诱发山体的不稳定性，通过地震传感器，可以监测震动数据并判断震动对山体结构的影响。

[0066] 倾角传感器：实时监测地表的倾斜角度变化。山体的倾角变化往往预示着山体的滑动，特别是较大幅度的倾角增加可能导致山体滑坡和泥石流。

[0067] 传感器布置完成后，每个传感器采集的数据会附带时间戳，形成标准化的数据流，上传至数据传输模块。

[0068] 3.数据传输模块

[0069] 数据传输模块负责将多源传感器数据从采集点传输至数据中心。山区地形复杂且电力资源有限，数据传输采用低功耗、广域网络协议(如LoRa或NB‑I oT)以保证数据的稳定传输。

[0070] 通信协议：本系统选用LoRa和NB‑I oT等低功耗广域网协议，确保数据在偏远山区也能稳定传输。LoRa具有远距离、低功耗的特点，适合山区的传感器节点。NB‑I oT协议的高穿透性也适用于山区的低信号环境。

[0071] 冗余机制：数据传输模块设计有备用通道(如卫星通信)作为备选，以应对主传输网络的中断问题，确保在恶劣环境下数据传输的连续性。

[0072] 数据通过数据传输模块传至数据中心后，进入数据预处理模块进行后续处理。

[0073] 4.数据预处理模块

[0074] 多源数据进入数据中心后，需进行预处理操作以确保数据质量。数据预处理模块包括异常值清洗、时间同步、缺失值填补和归一化等处理过程。

[0075] 异常值清洗：采用3σ法进行异常值检测，清除超过正常范围的噪声数据，确保数据的真实性和有效性。

[0076] 缺失值填补：对于缺失数据，采用线性插值法或前后时间段的均值进行填补，保证数据连续性。

[0077] 时间同步：多源数据具有不同的采样频率，系统通过时间戳统一不同数据源的时间维度，将低频数据同步到标准时间轴。

[0078] 数据归一化：通过Mi n‑Max归一化或Z‑score标准化，将不同量纲的数据转换到同一数值范围，以便于深度学习模型的训练。

[0079] 处理后的数据进入深度学习分析模块，用于后续的预测分析。

[0080] 5.深度学习分析模块

[0081] 深度学习分析模块采用双层模型架构，包括CNN与LSTM网络，用于对多源数据进行时空特征提取和风险分析。

[0082] 5.1时空特征提取

[0083] CNN模块：卷积神经网络(CNN)适合处理数据的空间特征，如传感器在地理空间的分布信息。CNN用于提取降雨、湿度等传感器数据的空间特征，获取各数据源的空间相关性。

[0084] LSTM模块：长短期记忆网络(LSTM)用于处理时间序列数据，以捕捉传感器数据的时序特征。LSTM特别适用于处理降雨量、湿度随时间变化的趋势，分析数据在时间维度的依赖性。

[0085] 5.2多模型集成

[0086] 深度学习模块在时空特征提取的基础上，进一步进行模型集成。集成模型包括：

[0087] LSTM+CNN组合模型：通过CNN和LSTM的协同使用，将空间特征和时序特征集成。

[0088] 集成学习模型：将LSTM+CNN组合模型与XGBoost、随机森林模型组合，以增强模型的鲁棒性和预测稳定性。

[0089] 该模块通过训练生成的深度学习模型输出泥石流发生的概率预测值，为动态预警提供数据支持。

[0090] 6.动态预警与发布模块

[0091] 根据深度学习分析模块的输出结果，动态预警与发布模块会生成多级预警信号，并通过多渠道向用户发布。

[0092] 6.1动态阈值调整

[0093] 根据当前环境条件和模型输出的泥石流风险概率，动态调整预警阈值。预警阈值计算公式为：

[0094] θ(t)＝θ0+α·ΔR(t)+β·ΔS(t)+γ·ΔT(t)

[0095] 其中，θ0为基础阈值，α、β、γ为权重系数，分别调整降雨量增量ΔR(t)、土壤湿度增量ΔS(t)、地表倾角变化ΔT(t)对阈值的影响。

[0096] 6.2多级预警生成

[0097] 系统根据预测的泥石流风险等级，将预警信号划分为蓝、黄、橙、红四个级别：

[0098] 蓝色预警：低风险，仅提示关注天气情况；

[0099] 黄色预警：中等风险，提示用户注意安全；

[0100] 橙色预警：高风险，建议居民采取预防措施；

[0101] 红色预警：极高风险，建议立即疏散和紧急避险。

[0102] 6.3信息发布

[0103] 系统通过短信、APP通知、广播等方式将预警信息发布给用户。通过多渠道发布，确保预警信息迅速传递至受影响区域的用户，提高预警响应效率。

[0104] 7.边缘计算与实时响应模块

[0105] 在传感器节点附近的边缘设备上进行初步数据处理，以提高系统的响应速度和实时性。

[0106] 边缘计算设备：在传感器节点附近部署边缘计算设备，实现数据的初步处理，减少数据传输带来的延迟。

[0107] 本地预测：在边缘节点上运行简化版的深度学习模型，实时分析数据，并在高风险事件发生时立即触发初步预警信号。

[0108] 数据流处理：采用Kafka和Spark Streaming等数据流处理框架，实时处理传感器产生的高频数据流，优化数据传输和处理效率。

[0109] 8.模型更新与持续学习机制

[0110] 系统包括模型更新与持续学习模块，用于提高深度学习模型的预测精度和适应性。

[0111] 增量训练：系统根据新采集的数据进行增量训练，不断更新模型的参数，提高模型对新环境的适应性。

[0112] 全量重训练：定期将所有历史数据用于模型的重新训练，以保持模型的预测精度和长期稳定性。

[0113] 数据标注与反馈：通过实际泥石流事件的数据标注，为模型提供反馈信息，优化模型的预测效果。

[0114] 9.系统工作流程

[0115] 系统的具体工作流程如下：

[0116] 数据采集：多源传感器实时采集环境数据，包括降雨量、土壤湿度、地震数据和地表倾角变化。

[0117] 数据传输：数据通过LoRa或NB‑I oT协议传输至数据中心。

[0118] 数据预处理：数据预处理模块对原始数据进行清洗、同步和标准化，确保数据质量。

[0119] 深度学习分析：深度学习分析模块对预处理后的数据进行时空特征提取，预测泥石流风险。

[0120] 动态预警：动态预警模块根据预测结果，实时调整预警阈值，生成相应预警等级。

[0121] 信息发布：通过短信、APP和广播向用户发布预警信息。

[0122] 应急响应：在高风险预警状态下，系统自动通知应急管理部门，联动疏散和救援。

[0123] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。