本发明涉及滑坡预警技术领域，具体涉及一种滑坡危害实时预警系统和方法。
背景技术：
目前，针对道路两侧容易发生滑坡危险的区域一般采用砖石水泥加固方式。针对住宅附近的山坡往往很少进行加固。对容易发生滑坡，泥石流危险的区域根据危险区域的发生可能性会采取地质遥感的方式进行地质结构判断。
实际情况下，因地震，雨水等灾害造成的滑坡、泥石流还是防不胜防。无法采取有效的措施进行实时预警。对生命、财产都造成巨大危害和损失。在国内，滑坡实时预警方向还是技术空白，导致事情发生时，附近人群往往没有足够的时间有效避难，并抢救重要物品。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种滑坡危害实时预警系统和方法，用以解决现有技术不可以进行泥石流灾害实时预警的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案为
一种滑坡危害实时预警系统，包括远程控制端，与所述远程控制端电连接有采集端和管理平台；
所述采集端用于实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端；
所述远程控制端用于按照预设的时间间隔将从所述采集端接收的地质变化的日常数据通过无线方式转发到管理平台，用于根据所述地质变化数据发出报警信息，用于对接收的所述地质变化数据进行处理且将数据处理结果通过无线网络传输到管理平台；
所述管理平台用于将所述数据处理结果发送到管理人员客户端，用于对所述日常数据进行分析且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度。
其中，所述采集端包括电池模块、第一主控电路、传感采集模块和zigbee通信模块，所述电池模块、所述传感采集模块、zigbee通信模块均与所述第一主控电路电连接；
所述传感采集模块包括雨量计、深部位移计、地表位移裂缝计、孔隙水压计、倾角传感器和温度传感器，各个部件均电连接；
所述传感采集模块的采集对象包括雨量、孔隙水压力、土体沉降、地表裂缝、深部位移、地下水、土压力、表面位移、土壤含水量和环境温度；
多个所述采集端通过wifi或者zigbee按照自组网方式组成传感器监测网络，相邻两个所述采集端之间的距离小于等于100米。
其中，所述远程控制端包括太阳能电池组、第二主控电路、第一通信模块、wifi/zigbee通信模块、第一移动通信模块、视频模块、数据处理模块和报警模块；
所述太阳能电池组、所述第一通信模块、所述视频模块、所述数据处理模块、所述报警模块均与所述第二主控电路电连接；所述wifi/zigbee通信模块、所述移动通信模块均与所述第一通信模块电连接。
其中，所述数据处理模块包括数理统计子模块和变量分析子模块；
所述数理统计子模块包括回归线性方程计算单元、方差统计单元和建立时间单元；
所述数理统计子模块用于运用数理统计的公式和原理对接收到的地质变化数据进行分析并将分析结果发送到所述变量分析子模块；所述变量分析子模块用于对从所述数理统计子模接收到的数据变量进行分析并将分析结果发送到所述管理平台；所述回归线性方程计算单元用于运用回归分析来确定地质变化数据之间的定量关系；所述方差统计单元用于运用方差计算公式对地质变化数据进行计算；所述建立时间单元用于设置所述地质变化数据对应的采集和分析时间。
其中，所述太阳能电池组用于采集太阳能为所述远程控制端提供能源；
所述wifi/zigbee通信模块用于和所述zigbee通信模块按照zigbee建立电连接以接收所述采集端发送的所述地质变化数据；所述报警模块包括喇叭和led灯，用于接收所述第二主控电路发送的报警信息并进行声音报警和灯光报警；所述视频模块用于采集地质变化的视频信息并将所述视频信息发通过移动网络传输到所述管理平台；
所述数据处理模块用于对从所述第二主控电路接收的所述地质变化数据进行处理分析，分析处理的结果按照预设算法进行数据压缩并选择优选传输路径，所述地质变化数据的处理结果用于判断滑坡趋势；
所述第一移动通信模块用于将所述地质变化数据的处理结果发送到所述管理平台。
其中，所述预设算法包括分簇算法和子空间追踪算法。
其中，所述管理平台包括大数据分析模块、服务器和第二移动通信模块；
所述大数据分析模块、所述第二移动通信模块均与所述服务器电连接；
所述第二移动通信模块用于将从所述远程控制端接收到的所述地质变化数据的处理结果通过无线网络发送到客户端；
所述大数据分析模块用于对从所述远程控制端接收到的所述日常数据按照预设的大数据分析方法进行分析得到分析结果，根据所述分析结果判断灾害发生的趋势，根据所述趋势发送相应的警示信息到客户端。
一种滑坡危害实时预警方法，用于所述滑坡危害实时预警系统，包括步骤：
所述采集端实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端；
所述远程控制端通过所述数据处理模块分析处理接收到的所述地质变化数据，根据分析处理结果判断滑坡趋势以决定是否发出滑坡警告；
所述远程控制端按照预设算法对接收到的所述地质变化数据进行压缩，并优化选择无线网络数据传输路径，再经由所述第一移动通信模块传输到管理平台；
所述远程控制端按照预设的时间间隔将所述日常数据发送到所述管理平台；
所述管理平台按照预设的大数据分析方法对从所述远程控制端接收到的所述日常数据进行分析处理，将所述日常数据处理结果发送给管理人员客户端，且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度。
本发明具有如下优点：
本发明的滑坡危害实时预警系统，包括远程控制端，与所述远程控制端电连接有采集端和管理平台；
所述采集端用于实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端；
所述远程控制端用于按照预设的时间间隔将从所述采集端接收的地质变化的日常数据通过无线方式转发到管理平台，用于根据所述地质变化数据发出报警信息，用于对接收的所述地质变化数据进行处理且将数据处理结果通过无线网络传输到管理平台；
所述管理平台用于将所述数据处理结果发送到管理人员客户端，用于对所述日常数据进行分析且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度；
本发明的滑坡危害实时预警方法，用于所述滑坡危害实时预警系统，包括步骤：
所述采集端实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端；
所述远程控制端通过所述数据处理模块分析处理接收到的所述地质变化数据，根据分析处理结果判断滑坡趋势以决定是否发出滑坡警告；
所述远程控制端按照预设算法对接收到所述的地质变化数据进行压缩，并优化选择无线网络数据传输路径，再经由所述第一移动通信模块传输到管理平台；
所述远程控制端按照预设的时间间隔将所述日常数据发送到所述管理平台；
所述管理平台按照预设的大数据分析方法对从所述远程控制端接收到的所述日常数据进行分析处理，将所述日常数据处理结果发送给管理人员客户端，且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度；
所述采集端可以实时的采集地质变化数据，实时的对泥石流信息进行监控；所述远程控制端可以按照于设算法对接收到的地质变化数据进行分析处理，并根据数据处理结果发出相应的报警信息；所述管理平台可以对日常数据进行大数据分析处理，提前预判泥石流封发生的可能性；综上，本发明的滑坡危害实时预警系统可以预测泥石流发送的可能性，且实时的对发生的泥石流灾害进行报警。
附图说明
图1是本发明的滑坡危害实时预警系统的功能模块图。
图2是本发明的采集端的功能模块图。
图3是本发明的远程控制端的功能模块图。
图4是本发明的管理平台的功能模块图。
图5是本发明的的分簇算法的功能模块图。
图6至图13是实施例2的电路原理图，即采集端的电路原理图。
图14至图24是实施例3的电路原理图，即远程控制端的电路原理图。
1-管理平台；11-大数据分析模块；12-服务器；13-第二移动通信模块；2-远程控制端；21-太阳能电池组；22-第二主控电路；23-第一通信模块；24-wifi/zigbee通信模块；25-第一移动通信模块；26-视频模块；27-数据处理模块；28-报警模块；3-采集端；31-电池模块；32-第一主控电路；33-传感采集模块；34-zigbee通信模块。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
本实施例1的滑坡危害实时预警系统，包括远程控制端2，与所述远程控制端2电连接有采集端3和管理平台1；所述采集端3用于实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端2；所述远程控制端2用于按照预设的时间间隔将从所述采集端3接收的地质变化的日常数据通过无线方式转发到管理平台1，用于根据所述地质变化数据发出报警信息，用于对接收的所述地质变化数据进行处理且将数据处理结果通过无线网络传输到管理平台1。
所述管理平台1用于将所述数据处理结果发送到管理人员客户端，用于对所述日常数据进行分析且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度。
所述采集端3可以实时的采集地质变化数据，实时的对泥石流信息进行监控；所述远程控制端2可以按照于设算法对接收到的地质变化数据进行分析处理，并根据数据处理结果发出相应的报警信息；所述管理平台1可以对日常数据进行大数据分析处理，提前预判泥石流封发生的可能性；综上，本发明的滑坡危害实时预警系统可以预测泥石流发送的可能性，且实时的对发生的泥石流灾害进行报警。
实施例2
进一步，在实施例1的基础上，结合附图6至图13；
所述采集端3包括电池模块31、第一主控电路32、传感采集模块33和zigbee通信模块34，所述电池模块31、所述传感采集模块33、zigbee通信模块34均与所述第一主控电路32电连接；所述传感采集模块33包括雨量计、深部位移计、地表位移裂缝计、孔隙水压计、倾角传感器和温度传感器，各个部件均电连接；
所述传感采集模块33的采集对象包括雨量、孔隙水压力、土体沉降、地表裂缝、深部位移、地下水、土压力、表面位移、土壤含水量和环境温度；多个所述采集端3通过wifi或者zigbee按照自组网方式组成传感器监测网络，相邻两个所述采集端3之间的距离小于等于100米。
实施例3
进一步，在实施例2的基础上，结合图14至图24；
所述远程控制端2包括太阳能电池组21、第二主控电路22、第一通信模块23、wifi/zigbee通信模块24、第一移动通信模块25、视频模块26、数据处理模块27和报警模块28；
所述太阳能电池组21、所述第一通信模块23、所述视频模块26、所述数据处理模块27、所述报警模块28均与所述第二主控电路22电连接；所述wifi/zigbee通信模块24、所述移动通信模块25均与所述第一通信模块23电连接。
所述太阳能电池组21用于采集太阳能为所述远程控制端2提供能源；所述wifi/zigbee通信模块24用于和所述zigbee通信模块34按照zigbee建立电连接以接收所述采集端3发送的所述地质变化数据；所述报警模块28包括喇叭和led灯，用于接收所述第二主控电路22发送的报警信息并进行声音报警和灯光报警；所述视频模块26用于采集地质变化的视频信息并将所述视频信息发通过移动网络传输到所述管理平台1；
所述数据处理模块27用于对从所述第二主控电路22接收的所述地质变化数据进行处理分析，分析处理的结果按照预设算法进行数据压缩并选择优选传输路径，所述地质变化数据的处理结果用于判断滑坡趋势。
所述第一移动通信模块25用于将所述地质变化数据的处理结果发送到所述管理平台1。所述预设算法包括分簇算法和子空间追踪算法。
所述管理平台1包括大数据分析模块11、服务器12和第二移动通信模块13；所述大数据分析模块11、所述第二移动通信模块13均与所述服务器12电连接；所述第二移动通信模块13用于将从所述远程控制端2接收到的所述地质变化数据的处理结果通过无线网络发送到客户端。
实施例4
所述大数据分析模块11用于对从所述远程控制端2接收到的所述日常数据按照预设的大数据分析方法进行分析得到分析结果，根据所述分析结果判断灾害发生的趋势，根据所述趋势发送相应的警示信息到客户端。
多元线性回归分析法是研究一个变量与多个因子之间非确定关系的最基本方法，分析所观察的变形和外观之间的相关性，建立荷载-变形之间的数据模型，其数学模型是:
yt＝β0+β1xt1+β2xt2+...βyxty+εt
(t＝1,2,...,n)εt-n(0,p2)
t为观测期的时间变量，共有n组观测数据；p表示因子个数。
建立多元回归方程，用矩阵表示为：
y＝xβ+ε
式中y为n维变形量的观测向量(因变量)；
β是待估计参数向量(回归系数向量)，β＝(β0,β1,...βp)t；ε是服从同一个正态分布n(0,p2)的n维随机向量，ε＝(ε0,ε1,...εp)t；根据最小二乘原理可求β的估值β＝(xtx)-1xty。
本系统由采集端获取的水平位移，垂直位移等动态数据，通过多元线性回归科学地分析联合预报滑坡体的变形情况，分析得到分析结果，根据所述分析结果判断灾害发生的趋势。
实施例5
所述远程控制端2接收到的所述日常数据经处理后根据所述算法优选无线传输路径，降低网络能量消耗，提高数据传输效率。
分簇算法是将网络分为相连的区域，依据一定的机制选择部分节点作为骨干节点，这些节点的通信模块处于打开状态，而其他非骨干节点的通信模块处于关闭来大幅度降低无线通信模块的能量消耗。在这种机制下，节点被分为骨干节点和非骨干节点两类，骨干节点对非骨干节点进行管辖。中黑色节点的覆盖范围半径为其最大r范围半径的2/5。拓朴发现请求是由各汇聚点单独发起的，每个传感器节点部都保存有到各个汇聚点的路径，并按汇聚点编号排序，以便原路径因节点电量过低而失效，从而切换路径时所有曾遍节点都向同一个新的汇聚点发送信息。拓朴发现过程中排除电量过低不适合作簇首的节点。每个簇相对于簇看来该簇可认为是一个节点，因此，在拓扑发现请求传遍整个网络后，整个网络形成一个以簇首节点为骨干网节点，以各汇聚点为根的多棵树，随后。只有簇首将反向查找信息向上层簇首发送。该原理的示意图如图5所示。
其中，a是簇首节点，c和d是以a为簇首的普通节点。对于b发送的消息，只有a对b做应答，c和d不应答，应答消息集成了包括c和d收集到的消息在内的消息。拓扑发现过程结束后，无线传感器网络的各个簇首节点形成了以汇聚点为根节点的生成树，有几个汇聚点就会有几棵生成树，当一个簇内的首节点因电量过低等原因需要更换时，将更换消息告诉父簇节点和所有孩子簇首节点，因此每个簇首节点都需保留其父簇首节点和子集肯节点的信息。由于各个汇聚点独立地创建以内己为根的生成树，因此无线传感器网络中一个节点在以汇聚点为sl的生建树中是簇首节点，但在s2中可能发是普通节点。一个普通节点可能同时属于多于一个的钱和生成树，因此，普通节点还要保存有多个簇首节点和汇聚点的信息，以便原路径失效时能将它收集到的数据传送到其他汇聚点。在同一时刻只有一棵生成树最有效的，也就是说同一时刻所有簇首节点仅将数据传送到一个汇聚点。在无线传感器节点内将至不同汇聚点的路径排序，只有当这棵生成树失效时才更换其他路径。
在无线传感器网络拓朴结构生成之后，簇内各节点向对应的簇首节点发送收据，簇首节点再将收集到的数据向父簇首节点发送，直至发送到当前工作的汇聚点。为了能让各簇首节点间能直接通信，设无线传盛器节点最大r，簇首节点的覆盖半径为r，簇首节点的覆盖半径不能超过r/2。2个节点间传送数据的开销与2点间的距离的立方成正比。
所述子空间追踪算法(subspacepursuit,sp)是一种用于稀疏信号重建的新方法，无论噪声干扰是否存在，算法都能很好的适应。在不存在噪声干扰时，只要稀疏信号的受限等距性的传感矩阵满足带有一个常量参数的受限等距性的传感矩阵，sp算法可以精确重构。当面临信号不是严格稀疏情况，算法可以通过增加测量数目的方法解决，而信号受噪音干扰较严重时，可以采用f扰信号能量数值加倍的方法解决。
sp算法引入了“回退机制”，借鉴了顺序统计量(order一statistic)算法。该算法首先选择跨越码空间，并设置空间最高可靠性为k个码字，算法移除和加入新的基本向量来调节接收向量到跨越码空间的距离，并不断迭代更新。sp算法跟以上算法思想类似，将毎次迭代过程中其标签集中候选列的个数设为k,且其候选列在迭代过程中是动态更新的，因此sp算法比匹配追踪算法有更好的重建效率和重建质量。
自适应子空间追踪算法构造首先要满足约束等距性质(rip)，rip性质用于描述从y重建x的条件，rip特性或稀疏基与测量矩阵的不相关性是实现完美重构的必要条件，是重建x的重要基础。矩阵中都满足rip性质，则稀疏信号x可通过观测值y精确重构，称φ自是以参数(k,sk)满足ripp性质的线性算子。sk为所有rip中参数s的下确界
如果有一个采样矩阵a∈rm×n满足参数为(k,sk)的rip，那么对于所有的且，有
其中λmin，λmax分别表示a的最大和最小特征值，a*表示a的转置。当测量次数m足够大时，高斯随机矩阵等以极大概率满足rip性质。
实施例6
本实施例的滑坡危害实时预警方法，用于所述滑坡危害实时预警系统，包括步骤：
所述采集端3实时的采集地质变化数据并将所述地质变化数据通过无线通信方式传输到所述远程控制端2；
所述远程控制端2通过所述数据处理模块27分析处理接收到的所述地质变化数据，根据分析处理结果判断滑坡趋势以决定是否发出滑坡警告；所述远程控制端2按照预设算法对接收到的所述地质变化数据进行压缩，并优化选择无线网络数据传输路径，再经由所述第一移动通信模块25传输到管理平台1；所述远程控制端2按照预设的时间间隔将所述日常数据发送到所述管理平台1；
所述管理平台1按照预设的大数据分析方法对从所述远程控制端2接收到的所述日常数据进行分析处理，将所述日常数据处理结果发送给管理人员客户端，且对山体倾斜角度和土壤含水量数据进行融合处理以判断山体滑坡的趋势和强度。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。