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火炎山停車進入發燒排行的影片

淺層崩塌物聯網系統與深層型時域反射邊坡監測技術之整合

為了解決火炎山停車的問題，作者簡濟豪 這樣論述：

近年因氣候異常使得台灣山坡地之安全監測重要程度逐年上升，但傳統人力監測需耗費大量人力、機具、時間等成本，因此防災自動化監測技術逐漸普及，並隨著大數據、IoT(Internet of Things)概念而日益受到重視。時域反射技術(Time Domain Reflectometry，TDR)近期已被廣泛應用於土木監測，運用該技術可監測橋梁沖刷、水位、邊坡滑動及泥砂濃度等。近幾年隨著微控制板如 Arduino 與 MEMS（ Microelectromechanical Systems）微感測器所形成之物聯網概念下，在既有的 TDR 監測系統之外，輔以多點的淺層崩塌物聯網監測模組，預期可增加邊坡

滑動監測的有效數據種類，例如以Ublox GPS 晶片透過 RTK（Real Time Kinematic）解算定位資料，可有效確認邊坡地表位移狀態；以及三軸加速度計具有即時得知地表的傾度感測資料的優點，結合既有 TDR 地下滑動面監測，於不同之時間與空間尺度下，可完成三道重要的監測邊坡滑動的判斷機制。本系統並結合溫度計、溼度計、土壤濕度計等感測元件，最後藉由 LPWAN(Low-Power Wide-Area Network)無線傳輸技術回傳監測數據至服務端。另外本研究基於 OGC(Open Geospatial Consortium)所制定之 SensorThings API 的 Web

服務協定標準，包含感測器、觀測位置、觀測時間與觀測屬性，可由 JSON (JavaScript Object Notation)及 REST(Representational State Transfer)協議描述，故可提供比先前 SOS(Sensor Observation Service)標準更輕量化、更自由化的標準定義，更符合物聯網系統輕量化資料傳輸的理念。因此本研究提出 SensorThings API與 TDR 監測資訊平台連結應用之架構規劃與實作，以資料完全自動化為導向，將 TDR 監測資訊平台中所有感測器的異質性資料加以管理與描述，藉以提昇 TDR 監測資訊系統之資料交流效率。