기후 변화는 전 세계 유일의 주파수 및 심각성에 대한 경보 증가를 주도하고 지역 사회, 인프라 및 생태계를 위협합니다. 응답에서 스마트 기술은 예측, 예방 및 이러한 자연 위험 관리를위한 중요한 도구로 발전하는 저비용 센서 네트워크에서 배열하는 스마트 기술입니다. 이 기사는 감지, 데이터 분석 및 자율 시스템의 혁신이 어떻게 혁신하는지 검사하고, 유해한 데이터 관리를위한 미래가 무엇인지, 재해 데이터 관리에 대한 미래가 무엇인지, 재해 데이터 분석에 대한 미래가 무엇인지, 그리고 미래가 어떻게 변화하는지 조사합니다.

Landslide Management의 현재 도전

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Landslide 예방에 대한 Smart Technologies의 역할

스마트 기술은 물리적 센서, 통신 네트워크, 데이터 처리 및 기계 학습을 통합하여 사면 안정성의 종합적인 그림을 만들 수 있습니다. 토양 습기, 지상 변위 및 강우량과 같은 환경 매개 변수를 지속적으로 모니터링함으로써 이러한 시스템은 인성 및 문제 경고의 초기 징후를 감지 할 수 있습니다. 주요 장점은 시계 주변의 작동 능력에 속하며, 무선으로 데이터를 전달하고, 즉시 처리하는 프로세스 정보를 전달합니다. 유일하게 관리에 대한 민감하는 접근보다는 유능한 접근법보다는.

센서 네트워크 및 IoT(IoT)

위성을 이용한 네트워크는 위성을 이용한 IoT 센서를 구축하여 현대 모니터링의 코너스톤이 되었습니다. 이 장치는 지상 이동 센서](e.g., inclinometers, extensometers, Tiltmeters), ]]](]]](piezometers[LT:3]]][LT:7]]][LT:7]]][LT:7]]]][LT:7]]]][LT:7]]]]]]]]

데이터 분석 및 인공지능

센서 네트워크에서 생성 된 데이터의 세이버 볼륨은 정교한 분석이 필요합니다. Machine Learning model]-특히 무작위 숲, 지원 벡터 기계, 그리고 깊은 신경 네트워크 - 과거의 지위 사건과 실시간 센서 피드에 훈련 된 패턴을 인식하기 위해 사전 공격 슬로프 실패. 이 모델은 여러 변수를 통합 할 수 있습니다 (강도 깊이 문턱, 토양 유형, 슬로프 각도, 채취 덮개) LT를 생산하는 것은 심각한 위협의 결과로 발생을 유발합니다.

예측형 모델링 및 조기 경고 시스템

AI를 실시간으로 데이터로 페어링함으로써, 조기 경고 시스템(EWS)은 컨텍스트 인식이 있는 스마트 알림을 발급할 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘은 임시 중력과 지속되는 비폭을 가로지르며, 위험을 초과할 때 경고를 트리거할 수 있습니다. 일부 시스템은 심지어 smartphone notifications 및 ] ] ]] ]] ]] ]]] ]] ]]]] ]]]]]]]]]] [[]]]]]]]]]]] [[[[[[[[[[[[[FLT:]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

Horizon의 혁신

현재 센서 및 AI 시스템은 이미 생명을 저장하고 있습니다. 혁신의 다음 물결은 더 포괄적이고 저렴한 비용으로 더 포괄적 인 관리로 만들어 낼 것이라고 약속합니다. 이 기술은 자율적 인 무인 항공기, 고해상도 위성 이미징, 증강 현실 (AR) 및 디지털 트윈 시뮬레이션을 포함합니다.

Drone 감시 및 자율 검사

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위성 모니터링 및 Interferometric 합성 가늠구멍 레이더 (InSAR)

위성 기반 원격 감지, 특히 InSAR, 그들은 가속하기 전에 느린 이동 착륙을 식별하기위한 넓은 지역보다 몇 밀리미터의 지상 변형을 감지 할 수 있습니다. ]Copernicus Sentinel-1과 같은 별자리는 비용에 빈번한 (6-12 일) 이미지를 제공, 넓은 지역 감시를 가능하게합니다. 앞으로 10 년 동안, 계획 된 위성 임무는 더 높은 제공 할 수 있으며, 수십 년 동안의 방사성 센서와 함께 엄청난 대지의 데이터를 추적 할 수 있습니다. 특히, 특히 InSAR는 특히 InSAR를 감지 할 수 있습니다.

증강 현실과 디지털 트윈 계획

Augmented Reality (AR) 오버레이는 현장 검사 중에 숨겨진 하위 표면 조건 또는 센서 네트워크의 위치를 시각화 할 수 있습니다. 더 강력하게, 디지털 트윈 기술은 슬로프의 가상 복제를 생성하고 실시간 센서 데이터, 역사적인 모델 및 기상 예측을 통합합니다. 쌍둥이의 시뮬레이션은 100 년 폭풍이나 지진과 같은 "what-if" 시나리오를 테스트 할 수 있습니다. 이러한 변화는 이미 역동적인 환경에서 지속 가능한 디지털 방식으로 교통 수단을 최적화하고 있습니다. 이러한 변화는 이미 역동적인 환경에서의 디지털 교통 수단을 최적화하고 있습니다.

Smart Technologies를 정책 및 커뮤니티 활동에 통합

기술 발전은 기관 채택과 지역 사회 참여 없이 충분합니다. 국가 및 지역 정부는 네트워크 모니터링, 표준 데이터 공유, 통합 스마트 EWS 토지 사용 계획 및 구축 코드에 투자해야합니다. 예를 들어, 일본 초기 경고 시스템은 IoT 센서, 위성 데이터 및 기계 학습을 통합하고, 토지 활용 캐주얼에 대한 극적인 감소에 대한 필수 법령 프로토콜에 연결됩니다. 이와 마찬가지로, ::[]::[]]:[]]:[[FLT:]]]]]]]]

커뮤니티 교육은 똑같이 중요합니다. 주민들은 가파른 컷 사면에 건물처럼 위험한 행동을 방지하는 방법을 의미하는 것을 이해해야합니다. 스마트 기술은 시민을 권한을 부여 할 수 있습니다 : 저비용 DIY 센서 키트 및 모바일 앱 (예 : [FLT : 0]]Landslide Reporter[FLT : 1))는 개인이 데이터를 기여하고 개인의 위험 평가를받을 수 있습니다. 현지 지식과 첨단 모니터링을 결합함으로써, 탄력은 땅에서 지어질 수 있습니다.

결론: Safer 미래로

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