针对目前传感器数据集成仍处于低级别语义层次的现状，项目组构建了滑坡监测传感器数据事件语义集成框架，并对其中的关键技术进行了探讨。项目执行三年期间，主要研究成果包括六个方面。1）历史滑坡数据收集及滑坡观测数据采集。通过对官方资料、新闻报道，学术文章，统计年鉴和其他灾害数据库的整理收集了1949-2011年共1221个历史滑坡事件信息，并基于谷歌的公共云计算平台探讨了新中国滑坡数据库的开发、可视化及分析；搭建滑坡灾害监测多传感器网络模拟实验平台，采集了5次模拟降雨实验的观测数据；以四川省理县西山村滑坡为观测对象，构建了滑坡多源传感器立体观测网络，为语义集成框架的实际应用奠定了数据基础。2）传感器数据预处理算法研究。探讨了利用高速立体图像序列的滑坡形变提取方法，为滑坡过程中的宏观迹象识别提供了重要手段，也为滑坡机制和过程的研究提供了一手资料；研究了基于分类加权约束GIHS 变换的WorldView-2影像融合技术，在提高影像空间分辨率的同时实现了光谱的高保真度，为滑坡识别提供了技术支持；为提高滑坡微小形变监测精度，研究了GNSS定位测姿算法，重点探讨了半天球模型图、恒星日滤波和高级恒星日滤波等多路径误差消除方案，为滑坡监测应用时的误差消除模型选择提供了科学依据。3）降雨型滑坡地学事件梳理。通过文献调研、并结合模拟实验监测数据，梳理了早期的降雨、中期的降雨入渗、中后期的形变事件及各类事件的子事件。4）地学事件与观测数据语义关联规则建立。结合定性的地学事件和降雨经验模型、斋藤模型以及水土特征曲线函数等定量分析方法，以相机、加速度计以及孔隙水压数据为数据源，建立了监测数据和事件之间的关联。5）基于复杂事件处理框架的滑坡地学事件形式化表达研究。以开源事件引擎Esper为基础，完成了复杂事件的定义和模式匹配发现过程。6）相关软件研发。基于以上数据预处理、监测数据和事件之间的关联规则以及事件的形式化表达研究，设计并开发了面向滑坡监测传感器网络的语义中间件。本项目的工作为语义传感器网络在灾害监测方面的应用提供了方法和案例参考。 2100433B