古树倾斜数据实时监测养护数据

物联网 （IoT） 范式的出现是实现智能设备、机器或事物在互联网上无缝和大规模互连的关键。结合大数据基础设施并使用机器学习方法，智能层对于智能资源能够处理信息至关重要。无处不在的系统架构框架可以概括为三个方面：数据采集、数据管理和数据呈现;事实证明，这种架构能够产生积极影响并为山体滑坡管理提供有用的解决方案。 采用新一代无线通信系统，在传感器和数据库之间提供无处不在的连接。尽管这两种网络的应用各不相同，但4g被认为是低成本应用方面最好的，而lora适用于那些具有高质量服务和低延迟的网络。我们的研究采用了双模网络，即4g和lora作为试点方案;这些网络为解决香港城市一些高密度地形的网络性能下降问题提供了互补的解决方案。
 
数据管理层面的架构框架是使用用于大数据分析和机器学习方法的专门技术开发的。数据处理后端不仅处理来自整个领土内单棵树的地理数据流，而且还生成模型以更深入地了解树木移动机制，并在特定时间范围内生成可靠的预测，以预测未来与单个或成群树木的故障相关的事件。日常监测平台的开发是基于与城市树木密切合作的树木管理人员提供的功能需求。系统的前端，即应用程序仪表板，可以支持用户快速查看树木状况，并通过动态数据获取识别高风险树木，从数据管理到多模型数据呈现。这是通过叠加交互式地图和类似方位角的数据图来展示相关的数据特征来完成的，由量身定制的仪表板提供支持，通过可视化知识为用户提取见解，这是基于时空环境数据和树木倾斜数据.