Expedite quantification of landslides using wireless sensors and artificial intelligence for data controlling practices — ГеоИнфо — метапортал для инженеров
Реклама
  • Реклама, 0+. ООО «ИнжПроектСтрой» ИНН 5902163884
  • erid: 2vfnxvifrnd
Баннер MalininSoft правая колонка Баннер MalininSoft правая колонка
Реклама
  • Реклама, 0+. АО «Мостдоргеотрест» ИНН 7716750744
  • erid: 2vfnxwa1cem
Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка Баннер МОСТДОРГЕОТРЕСТ правая колонка

Expedite quantification of landslides using wireless sensors and artificial intelligence for data controlling practices

Кширсагар П.Р.
Кширсагар П.Р.
Факультет искусственного интеллекта Инженерного колледжа имени Г.Х. Райсони, г. Нагпур, Индия
Манохаран Х.
Манохаран Х.
Факультет электроники и техники связи Технологического института «Панималар», адм. округ Пунамалли, г. Ченнаи, Индия
Касим С.
Касим С.
Кафедра электротехники и вычислительной техники инженерного факультета Университета Короля Абдулазиза, г. Джидда, Саудовская Аравия
Кхан А.И.
Кхан А.И.
Кафедра компьютерных наук факультета вычислительной техники и информационных технологий Университета короля Абдулазиза, г. Джидда, Саудовская Аравия
Алам М.М.
Алам М.М.
Кафедра электротехники и вычислительной техники инженерного факультета Университета Короля Абдулазиза, г. Джидда, Саудовская Аравия
Абушарк Ю.Б.
Абушарк Ю.Б.
Кафедра компьютерных наук факультета вычислительной техники и информационных технологий Университета короля Абдулазиза, г. Джидда, Саудовская Аравия
Абера В.
Абера В.
Факультет пищевой инженерии Инженерно-технологического колледжа Университета Уольките, г. Уольките, Эфиопия
Скачать препринт Скачать препринт

We present to the readers a slightly abridged and adapted translation of the article “Expedite quantification of landslides using wireless sensors and artificial intelligence for data controlling practices” by Indian and Saudi Arabian researchers. This work was published in the peer-reviewed journal “Computational Intelligence and Neuroscience” by the Hindawi Publishing Corporation under the CC BY 4.0 license. This license permits copying and distributing the article in any medium and format, adapting, modifying, and creating new works based on it for any purpose, including commercial use, provided that the original source is referenced. In our case, the full reference to the original source is provided at the end of the translation.

DOI: 10.58339/2949-0677-2025-7-3-54-67
УДК: 624.131.543; 624.131.3; 004
Финансирование: The project under which this work was carried out was funded by the Deanship of Scientific Research (DSR), King Abdulaziz University, Jeddah, under grant D-994-135-1443. Accordingly, the authors express their gratitude to the DSR for its technical and financial support.
Список литературы
  1. Giorgetti A., Lucchi M., Tavelli E. et al. A robust wireless sensor network for landslide risk analysis: system design, deployment, and field testing // IEEE Sensors Journal. 2016. Vol. 16 . № 16. P. 6374–6386.
  2. Muhamad W., Hakim A. WSN and IoT Based Landslide Monitoring System // Test Engineering and Management. 2020. Vol. 83. P. 10926–10932.
  3. Kanungo D.P., Maletha A.K., Singh M., Sharma N. Ground based wireless instrumentation and real time monitoring of Pakhi landslide, Garhwal Himalayas, Uttarakhand (India) // Advancing Culture of Living with Landslides. Proceedings of the 4th World Landslide Forum (WLF4), 2017, Ljubljana, Slovenia, Europe (edited by M. Mikos et al.). Springer International Publishing, 2017. Vol. 3. Advances in Landslide Technology. DOI:10.1007/978-3-319-53487-9_33.
  4. Suryawanshi S.R., Deshpande U.L. Review of risk management for landslide forecasting, monitoring and prediction using wireless sensors network // Proceedings of the 2017 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS). Coimbatore, India, 2017. Vol. 3. P. 1006–1011.
  5. Chen W., Chen X., Peng J., Panahi M., Lee S. Landslide susceptibility modeling based on an6s with teaching-learningbased optimization and satin bowerbird optimizer // Geoscience Frontiers. 2021. Vol. 12. № 1. P. 93–107.
  6. Chawla A., Pasupuleti S., Chawla S., Rao A.C.S., Sarkar K., Dwivedi R. Landslide susceptibility zonation mapping: a case study from darjeeling district, eastern Himalayas, India // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2019 . Vol. 47. № 3. P. 497–511.
  7. Xudong H. Landslide susceptibility mapping using the stacking ensemble machine learning method in lushui, southwest China // Applied Science. 2020. Vol. 10 . P. 2–22.
  8. Van Khoa V., Takayama S. Wireless sensor network in landslide monitoring system with remote data management // Measurement. 2017. Vol. 118.
  9. Pitambar P. IoT based landslide detection and monitoring // International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR). 2019. P. 25–32.
  10. Romdhane R.F., Lami Y., Genon-Catalot D., et al. Wireless sensors network for landslides prevention // Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), IEEE, Annecy, France. 2017. P. 222–227.
  11. Chavan S., Pangotra S., Nair S., More V., Nair V. Effective and efficient landslide detection system to monitor Konkan railway tracks // Proceedings of the 2015 International Conference on Technologies for Sustainable Development (ICTSD), IEEE, Mumbai, India. 2015. P. 1–6.
  12. Kim J., Kim Y., Jeong S., Hong M. Rainfall-induced landslides by deficit field matric suction in unsaturated soil slopes // Environmental Earth Sciences. 2017. Vol. 76. № 23. Article 808.
  13. Zhang Z., Glaser S.D., Bales R.C., Conklin M., Rice R., Marks D.G. Technical report: the design and evaluation of a basin-scale wireless sensor network for mountain hydrology // Water Resources Research. 2017. Vol. 53. № 5. P. 4487–4498.
  14. Nasseri M., Kim J., Green R., Alam M. Identification of the optimum relocalization time in the mobile wireless sensor network using time-bounded relocalization methodology // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2017. Vol. 66. № 1. P. 344–357.
  15. Pham B.T., Pradhan B., Tien Bui D., Prakash I., Dholakia M.B. A comparative study of different machine learning methods for landslide susceptibility assessment: a case study of Uttarakhand area (India) // Environmental Modelling & Software. 2016. Vol. 84. P. 240–250.
  16. Azarafza M., Azarafza M., Akgun H., Atkinson P.M., Derakhshani R. Deep learning-based landslide susceptibility mapping // Scientific Reports. 2021. Vol. 11. Article 24112.
  17. Qi T., Zhao Y., Meng X., Chen G., Dijkstra T. AI-based susceptibility analysis of shallow landslides induced by heavy rainfall in Tianshui, China // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. № 9. Article 1819.
  18. Sufi F.K. AI-Landslide: software for acquiring hidden insights from global landslide data using Artificial Intelligence // Software Impacts. 2021. Vol. 10. № 1. Article 100177.
  19. Kshirsgar P., More V., Hendre V., Chippalkatti P., Paliwal K. IOT based baby incubator for clinic // Lecture Notes in Electrical Engineering. Proceedings of the ICCCE-2019 (ed. by A. Kumar, S. Mozar ). Singapore: Springer, 2020. Vol. 570. P. 349–355.
  20. Fanos A.M., Pradhan B., Mansor S., Yusoff Z.M., Abdullah A.F.B. A hybrid model using machine learning methods and GIS for potential rockfall source identification from airborne laser scanning datafication from airborne laser scanning data // Landslides. 2018. Vol. 15. Vol. 9. P. 1833–1850.
  21. Xi C. GIS-based landslide susceptibility assessment using optimized hybrid machine learning methods // CATENA. Elsevier BV, 2021. Vol. 196. Article 104833.
  22. Oza S. IoT: the future for quality of services // Lecture Notes in Electrical Engineering. Singapore: Springer, 2020. Vol. 570. Proceedings of the ICCCE-2019 (ed. by A. Kumar, S. Mozar). P. 291–301.
30 Сентябрь 2025
Комментарии
RU EN
Стрелка вверхнаверх
Удалить пост?
Пост будет удален полностью и его нельзя будет востановить
Закрыть
Ссылка скопирована Закрыть
Главная страница
Главная
Новости
Новости
Меню
Ещё
  • Поделиться
Поделиться
  • Скопировать ссылку