Den nordvästra RIF i Marocko anses vara en av de mest bergiga zonen i Mellanöstern och Nordafrika. Detta område är allvarligare i korridorfel regionen, där den senaste reaktiveringen av dessa tektoniska skiktning kan i hög grad bidra till utlösande av jordskred. Följderna av detta fenomen kan bli enorma materiella skador och mänskliga förluster. Dessutom kan denna katastrof störa framstegen och förstöra regeringens utvecklingsansträngningar och ofta driva nationerna tillbaka under många år. I våra tidigare arbeten i Tetouan-Ras-Mazari regionen, identifierade vi de områden som är benägna att jordskred med olika metoder som Weights of Evidence (WofE) och Logistic Regression (LR). I själva verket är dessa zoner byggda och mottagliga. Utan tvivel är utmaningen att rädda människoliv avgörande. Därför utvecklar vi en robust övervakningsmodell som en del av ett varningssystem för att evakuera populationer i händelse av överhängande fara. Denna modell är markbaserat fjärrövervakningssystem som består av mer än bara fältsensorer; de använder datainsamlingsenheter för att registrera sensormätningar, automatiserad databehandling och visning av aktuella förhållanden vanligtvis via sakernas Internet (IoT). Sammanfattningsvis skisserar detta dokument en ny metod för övervakning för att upptäcka när bergssluttningar är förberedda för glidning och kan ge tidiga indikationer på snabba och katastrofala rörelser. Den rapporterar också kontinuerlig information från up-to-the-minut eller realtid övervakning, ger snabb anmälan av jordskred aktiviteter, ökar vår förståelse för jordskred beteenden, och möjliggör mer effektiva ingenjörs- och planeringsinsatser.  Den nordvästra RIF i Marocko anses vara en av de mest bergiga zonen i Mellanöstern och Nordafrika. Detta område är allvarligare i korridorfel regionen, där den senaste reaktiveringen av dessa tektoniska skiktning kan i hög grad bidra till utlösande av jordskred. Följderna av detta fenomen kan bli enorma materiella skador och mänskliga förluster. Dessutom kan denna katastrof störa framstegen och förstöra regeringens utvecklingsansträngningar och ofta driva nationerna tillbaka under många år. I våra tidigare arbeten i Tetouan-Ras-Mazari regionen, identifierade vi de områden som är benägna att jordskred med olika metoder som Weights of Evidence (WofE) och Logistic Regression (LR). I själva verket är dessa zoner byggda och mottagliga. Utan tvivel är utmaningen att rädda människoliv avgörande. Därför utvecklar vi en robust övervakningsmodell som en del av ett varningssystem för att evakuera populationer i händelse av överhängande fara. Denna modell är markbaserat fjärrövervakningssystem som består av mer än bara fältsensorer; de använder datainsamlingsenheter för att registrera sensormätningar, automatiserad databehandling och visning av aktuella förhållanden vanligtvis via sakernas Internet (IoT). Sammanfattningsvis skisserar detta dokument en ny metod för övervakning för att upptäcka när bergssluttningar är förberedda för glidning och kan ge tidiga indikationer på snabba och katastrofala rörelser. Den rapporterar också kontinuerlig information från up-to-the-minut eller realtid övervakning, ger snabb anmälan av jordskred aktiviteter, ökar vår förståelse för jordskred beteenden, och möjliggör mer effektiva ingenjörs- och planeringsinsatser.
El Moulat m.fl. REF et al införde ett nytt tillvägagångssätt för övervakning för att upptäcka glidande sluttningar.
Monitoring System Using Internet of Things For Potential Landslides
{'venue': 'FNC/MobiSPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}