Giải pháp thu thập dữ liệu sử dụng mạng Lora trong hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối phục vụ công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ

anned Aerial Vehicle), dùng cho dự báo các 
khối dịch chuyển có thể quan sát được và được khảo sát trong thời gian dài [6], [9]; và 
Hệ thống quan trắc trực tiếp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) [2]. 
Giải pháp xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm trên cơ sở IoT sẽ thu nhận và xử lý tín 
hiệu được ghi lại từ hiện trường sử dụng các thiết bị quan trắc đo đạc chuyển vị/dao 
động của mái đất đá và phát tín hiệu liên tục, kịp thời cảnh báo mỗi khi có sự rung 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-196- 
động dịch chuyển lớn của khối đất đá. Bên cạnh đó, hệ thống còn phân tích dựa trên 
thông tin từ các thiết bị đo đạc lượng mưa và mực nước ngầm [8], [15]. 
Ở Việt Nam, sự mất ổn định đất đá trên bờ dốc hay mái dốc xảy ra khá phổ biến. 
Cụ thể, hiện tại tuyến giao thông đường bộ trên địa bàn tỉnh Tuyên Quang nói chung, 
cụ thể trên quốc lộ 2C chưa có công trình nghiên cứu nào đã triển khai về hệ thống 
cảnh báo sớm hiệm tượng sạt trượt đất đá. Vị trí km 114+700 trên quốc lộ 2C là điểm 
có nguy cơ cao. Bên cạnh vị trí này hiện đã từng sạt lở đang xếp rọ đá để giữ ổn định 
mái taluy. Thời điểm hiện tại rọ đá đang bị đẩy trôi, hiện đang được tiến hành tháo dỡ 
và xếp lại. Nhu cầu cấp bách là cần có nghiên cứu lắp đặt hệ thống cảnh báo sớm hiện 
tượng sụt trượt đất đá cho địa điểm này. 
Hình 1. Vị trí khảo sát trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại 
Km114+700, QL2C. 
2. GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ TRONG HỆ THỐNG 
2.16. Cơ sở lý thuyết 
Đặc tính chuyển động của dòng thấm (2D) không ổn định trong đất không bão 
hòa và đẳng hướng biểu thị sự cân bằng giữa chênh lệch thể tích dòng chảy vào và ra 
đối với một phân tố với tốc độ thay đổi hàm lượng thể tích nước theo thời gian của nó. 
Theo Darcy [11], đặc tính này được mô tả theo phương trình (1) như sau: 
t
H
gmq
y
H
k
yx
H
k
x
wwyx


=+









+









 (1) 
Trong đó: 
g
u
yH
w
w

+= là tổng cột áp; wu là áp suất nước lỗ rỗng; w là khối 
lượng riêng của nước; g là gia tốc trọng trường; 
xk và yk là các hệ số thấm theo các 
hướng x và y ; q là điều kiện biên lưu lượng do mưa; wm là hệ số thay đổi thể tích 
nước phụ thuộc độ hút dính )( wa uu − , au là áp suất pha khí; và t là thời gian. 
Nước mưa thấm vào đất làm thay đổi hàm lượng nước trong đất và hình thành 
dòng thấm không ổn định trong đất không bão hoà. Các hệ số thấm của đất được mô tả 
trong phương trình (1) thay đổi phụ thuộc vào độ hút dính. Mái taluy khảo sát được rời 
rạc không gian dưới dạng lưới phi cấu trúc, trong đó ứng suất của đất, áp suất và lưu 
tốc thấm được định nghĩa tại từng nút lưới theo thời gian. Mô hình SEEP/W giả thiết 
áp suất pha khí au trong đất là không đổi và bằng áp suất không khí đối với dòng thấm 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-197- 
không ổn định. Trường hợp không có tải trọng ngoài tác dụng, ứng suất  của đất là 
hằng số dẫn đến chênh lệch )( au− là không đổi, khi đó sự thay đổi của hàm lượng 
nước trong đất chỉ phụ thuộc vào độ hút dính )( wa uu − hay áp suất nước lỗ rỗng wu 
mà không phụ thuộc vào )( au− . Biến thiên hàm lượng nước ở vế phải của phương 
trình (1) được tính toán tại mỗi bước thời gian, áp suất nước lỗ rỗng 
wu được cập nhật 
cho phép xác định hàm lượng nước trong đất tại bước thời gian tiếp theo [12]. Mô hình 
SEEP/W cho phép lựa chọn thuật toán giải trực tiếp phương trình (1) tại mỗi bước thời 
gian hoặc tính toán song song tại các nút lưới. Kết quả áp suất nước lỗ rỗng nhận được 
từ phân tích dòng thấm không ổn định bằng mô hình SEEP/W được sử dụng làm thông 
số đầu vào để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian bằng mô hình SLOPE/W [3, 
10]. 
Mưa đóng vai trò là một tác nhân kích hoạt nguy cơ mất ổn định mái taluy. Dòng 
thấm được hình thành trong đất do mưa làm mở rộng vùng không gian từ không bão hòa 
đến bão hòa, tăng áp suất nước lỗ rỗng và giảm độ hút dính [10]. Khi cường độ mưa 
hoặc/và thời gian mưa đạt đến một giới hạn nhất định làm giảm sức kháng cắt của đất và 
kết quả gây ra trượt mái taluy. Sức kháng cắt tới hạn Mohr – Coulomb của đất không 
bão hòa có thể xác định theo Bishop hoặc Fredlund [3]: 
( ) ( ) 
( ) ( )

−+−+
−+−+
=
)Fredlund(tan'tan'
)Bishop('tan'
b
waan
waan
f
uuuc
uuuc


 (2) 
Trong đó: f là sức kháng cắt tới hạn; 'c là lực dính hiệu dụng của đất; ' là góc 
ma sát trong hiệu dụng của đất; b là góc ma sát tăng theo độ hút dính; n là ứng suất 
pháp của đất tại mặt trượt; au là áp suất khí; wu là áp suất nước lỗ rỗng;  thông số 
đặc trưng cho mức độ độ bão hòa của đất, phụ thuộc loại đất và độ ẩm thể tích [13]: 






−
−
=
=
10:
1:1
S
S
rs
rw

 (3) 
Trong đó: S là độ bão hòa của đất; s là độ ẩm thể tích ở trạng thái bão hòa; r là độ 
ẩm thể tích dư; và w là độ ẩm thể tích ứng với độ hút dính xác định. 
Các phương trình (1) và (2) đều chứng tỏ rằng khả năng thấm và sức kháng cắt của 
đất đều phụ thuộc hàm lượng nước trong đất [11]. Mỗi độ ẩm thể tích 
w cho phép xác 
định một độ hút dính )( wa uu − từ đường cong đặc trưng đất – nước SWCC (Soil Water 
Characteristic Curve) [11, 13]. Cường độ kháng cắt theo Bishop và Fredlund là thống 
nhất với nhau trong trường hợp đất bão hòa. Phương trình (2) chỉ ra rằng, sự có mặt 
của độ hút dính làm tăng sức kháng cắt của đất không bão hòa. Tuy nhiên, sự gia tăng 
của áp suất nước lỗ rỗng làm giảm độ hút dính kéo theo giảm sức kháng cắt của đất 
dẫn đến tăng nguy cơ mất ổn định mái taluy. 
Hệ số ổn định mái dốc của đất không bão hòa có thể xác định theo Bishop [7]: 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-198- 
( ) ( )





cossin
'tan'tan'
ss
rs
rw
waan
s
gz
uuuc
F






−
−
−+−+
= (4) 
Trong đó: 
sF là hệ số ổn định;  là góc nghiêng của mái dốc; sz là chiều cao 
của khối đất; 
s là khối lượng riêng của đất. 
Các dữ liệu của dòng thấm không ổn định nhận được từ mô hình SEEP/W được 
tích hợp vào mô hình SLOPE/W để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian. Với 
một mặt trượt giả định, lực tác dụng lên mỗi phân tố bao gồm: trọng lượng bản thân, 
áp lực lên các mặt bên và đáy, trong đó áp lực nước lên đáy được tính toán từ trường 
dữ liệu cột nước nhận được từ mô hình SEEP/W. Mô hình SLOPE/W tìm kiếm mặt 
trượt và tính toán hệ số ổn định theo phương pháp cân bằng giới hạn của Bishop. 
Quá trình mưa làm dâng mực nước ngầm, tăng áp suất nước lỗ rỗng, và kết quả 
làm giảm độ hút dính, sức kháng cắt và hệ số ổn định của mái taluy. Cường độ mưa 
lớn và thời gian mưa kéo dài dẫn đến hệ số ổn định càng nhỏ. Hệ số ổn định có xu 
hướng giảm dần với mô hình mưa phân bố đều và mưa tăng dần. Hệ số ổn định có xu 
hướng tăng dần sau một thời gian mưa khi mà cường độ mưa đã giảm hẳn. Kết quả 
phân tích cho thấy, các mô hình mưa tăng dần và mưa phân bố đều ảnh hưởng bất lợi 
nhất đến hệ số ổn định mái taluy. Khả năng kết hợp giữa các mô hình SEEP/W và 
SLOPE/W vào phân tích sự ổn định của mái taluy xét đến ảnh hưởng đồng thời của 
dòng thấm do mưa kết hợp với sự thay đổi mực nước ngầm làm cơ sở phân tích cơ chế 
mất ổn định và đề xuất các giải pháp công trình phòng tránh sạt lở mái taluy. Những 
dữ liệu cần thiết cho các mô hình này cần được triển khai tại hiện trường trong qua các 
giải pháp công trình và điện tử truyền thông, xây dựng thành các mạng cảm biến 
không dây trên cơ sở IoT. 
2.17. Giải pháp công nghệ của hệ thống 
Nghiên cứu này để đề xuất giải pháp cảnh báo sớm trượt lở đất đá kết hợp giải 
pháp đo chuyển vị của mái đất đá và sự thay đổi của mực nước ngầm [11, 14]. Các 
thiết bị đo thường được cấu hình thành mạng cảm biến không dây kết nối thông qua 
công nghệ ZigBee (hay XBee) hoặc LoRa ™ (Long Range). LoRa là một kỹ thuật điều 
chế dựa trên kỹ thuật Spread-Spectrum làm tăng phạm vi truyền thông, phù hợp với 
điều kiện địa hình phức tạp, không có sóng 3G [14]. 
Triển khai ngoài thực tế, nghiên cứu này kiến trúc mạng Lora theo dạng hình sao 
(Star topology), sử dụng các thiết bị ghi đo và truyền thông thiết kế công nghiệp, có 
khả năng chịu đựng thời tiết khắc nhiệt để có thể sử dụng ngoài hiện trường, được tích 
hợp Datalogger CR800 kết hợp mô-đun RF công suất cao E90-DTU (433L37) trong 
trường hợp điểm quan trắc không có sóng 3G. 
Mô hình tổng quan của hệ thống được xây dựng như sau: 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-199- 
Hình 2. Mô hình tổng quan chung của hệ thống giám sát và cảnh báo sạt lở. 
Trong đó, các thành phần, chức năng của hệ thống được thiết kế như sau: 
- Trạm quan trắc (Monitoring): 
+ Đo lường các thông số về địa chất, lượng mưa; 
+ Xử lý số liệu và gửi lên server; 
+ So sánh ngưỡng an toàn: Gửi thông tin cảnh báo đến điện thoại di động qua 
tin nhắn SMS; gửi thông tin đến trạm cảnh báo tại 2 đầu cung đường qua 
truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan; 
+ Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm và các ngoại vi, gửi thông 
tin lên server hoặc qua tin nhắn SMS đến người quản lý. 
- Trạm cảnh báo (Alarm Station): 
+ Được lắp đặt ở 2 đầu tuyến đường để nhận thông tin từ trạm quan trắc 
thông qua truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan; 
+ Xử lý số liệu, hiển thị thông tin tương ứng lên biển báo điện tử VMS, cảnh 
báo ra loa phát thanh; 
+ Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm, gửi thông tin đến trạm 
quan trắc để gửi cảnh báo đến server hoặc qua tin nhắn SMS đến người 
quản lý khi trạm gặp sự cố; 
- Máy chủ (Data Server): 
+ Thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ trạm quan trắc; 
+ Phần mềm giao diện người dùng cho phép giám sát được tình trạng tuyến 
đường, trạng thái hoạt động của hệ thống, cài đặt các chế độ hoạt động của 
hệ thống, lưu trữ và truy xuất cơ sở dữ liệu; 
+ Cho phép lựa chọn các khoảng thời gian vẽ biểu đồ các số liệu quan trắc; 
- Các thiết bị đầu cuối (Smart phone, Tablet, Computer): 
+ Truy cập vào server để thu thập hoặc gửi các cấu hình cài đặt hệ thống; 
+ Giám sát hoạt động của hệ thống; 
+ Nhận thông tin cảnh báo khi số liệu đo lường vượt ngưỡng giới hạn hoặc hệ 
thống gặp sự cố. 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-200- 
Tại hiện trường, giải pháp tối ưu trên khối trượt sẽ bố trí 02 cụm thiết bị, trong đó 
cụm thứ nhất phía trên khối trượt; cụm thứ hai nằm ở gần dưới khối trượt. Cụm thiết bị 
phía trên có một hố quan quan trắc chuyển vị ngang tự động bao gồm 3 cảm biến In-
Place Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp lực nước lỗ rỗng bao gồm 3 cảm biến 
VW Piezometer. Cụm thiết bị phía dưới khối trượt có một hố quan quan trắc chuyển vị 
ngang tự động bao gồm 2 cảm biến In-Place Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp 
lực nước lỗ rỗng bao gồm 2 cảm biến VW Piezometer. Vị trí lắp đặt các cảm biến 
trong hố khoan sẽ được xác định trong quá trình khoan khảo sát, mô tả địa tầng hố 
khoan, quan sát các đới dập vỡ, dịch chuyển và phong hoá. 
Hình 3. Mô hình thiết bị triển khai lắp đặt của một trạm quan trắc trượt lở. 
Trong đó, triển khai thiết bị hiện trường bao gồm: 
- 02 cụm thiết bị (trên khối trượt, và gần dưới khối trượt) 
+ Thiết bị đo chuyển vị ngang tự động hai trục: MEMS INS Vertical In-Place 
Inclinometer uniaxial, model 6150A-1; 
+ Thiết bị đo áp lực nước lỗ rỗng VW Piezometer model EPP-30V; 
+ Thiết bị đo mưa tự động Tipping Bucket Rain Gauge model TE525; 
+ Bộ ghi đo tự động Dataloger ESDL-30 tích hợp modem GSM/GPRS; 
- Máy chủ ảo VPS Cloud Server; 
- Tủ bảo vệ và nguồn kép tại trạm hiện trường, kết hợp Ắc-quy và năng lượng 
mặt trời, đảm bảo thời gian hoạt động liên tục cho hệ thống trong thời gian 10 ngày 
mất điện liên tục. 
Các thiết bị sau khi lắp đặt xong sẽ được đấu nối vào trạm ghi đo tự động nằm ở 
giữa khối trượt. Số liệu ghi đo sẽ được đẩy lên máy chủ ảo VPS Cloud Server, người 
sử dụng chỉ cần kết nối Internet là có thể quản lý được số liệu. Ngoài ra tại trạm ghi đo 
tự động còn được lắp đặt thiết bị đo mưa tự động để đánh giá mối quan hệ giữa lượng 
mưa, áp lực nước lỗ rộng và khả năng dịch trượt theo mô hình tính toán trên. Các dữ 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-201- 
liệu được thu thập tự động, chạy mô hình với các điều kiện giả định khác nhau phù 
hợp với điều kiện thực tế tại điểm quan trắc, từ đó đưa ra thông số ngưỡng cảnh báo 
cho các cấp độ của vị trí quan trắc. Từ các thông số này, ta lập trình so sánh ngưỡng và 
đưa ra các quyết định cảnh báo kịp thời theo các cấp độ yêu cầu. 
3. THỬ NGHIỆM VẬN HÀNH HỆ THỐNG 
3.8. Truy cập hệ thống 
Trong giai đoạn đầu của dự án, hệ thống được truy cập thông qua địa chỉ máy 
chủ ảo. Nhóm nghiên cứu thuê server và địa chỉ IP tĩnh, phục vụ cho việc cài đặt các 
phần mềm chức năng như: phần mềm xử lý-lưu trữ dữ liệu; phần mềm giao diện người 
dùng cho phép giám sát, cấu hình hệ thống để phục vụ cho quá trình triển khai và thử 
nghiệm đề tài. 
Hình 4. Đăng nhập hệ thống thử nghiệm. 
3.9. Kết quả thử nghiệm giám sát mô hình thiết kế 
Hiện tại, các cấu phần công việc công trình đang được triển khai tại Tuyên 
Quang. Các thiết bị vật tư máy móc đang được tập kết, triển khai lắp đặt thử nghiệm 
rời tại Đông Anh để vận hành theo mô hình giả định với các thông só tính toán theo 
mô hình lý thuyết. Thành viên của nhóm nghiên cứu cũng đang tham gia triển khai thử 
nghiệm tế tại Quảng Nam với hai điểm quan trắc là Trạm quan trắc Tắc Pỏ (Vĩ độ: 
15.164255, Kinh độ: 108.154474) và Trạm quan trắc Khâm Đức (Vĩ độ: 15.454831, 
Kinh độ: 107.794032). Đây là tiền đề cho nghiên cứu phát triển của nhóm khi vận 
dụng giải pháp và các dữ liệu dạng này để cảnh báo theo các mô hình lý thuyết đã 
nghiên cứu cho mỗi điểm quan trắc cụ thể khác. 
Các dữ liệu thu thập ban đầu có dạng như trên hình 5 và 6, bao gồm dữ liệu đo 
dịch chuyển, áp lực lỗ rỗng, đo lưu lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm. Các dữ liệu dạng 
này sẽ được tính toán theo các mô hình lý thuyết để lấy thông số của các cấp cảnh báo. 
Hiện tại, hệ thống đang chạy thử với các thiết bị độc lập để vận hành thử nghiệm 
hệ thống trước khi lắp đặt tại vị trí quan trắc cụ thể. Sau khi hệ thống được triển khai 
và hoạt động tốt, nhóm nghiên cứu kết hợp và bàn giao cho Sở Thông tin truyền thông 
để tiếp nhận dữ liệu, khai thác và có hướng đưa vào cổng dữ liệu điện tử của Tỉnh, 
hướng tới hòa vào cổng dữ liệu Quốc gia, không những phục vụ cho Giao thông vận 
tải, mà còn phục vụ an ninh quốc phòng, du lịch, góp phần đảm bảo an sinh xã hội. 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-202- 
Hình 5. Dạng màn hình dao diện của hệ thống quan trắc. 
Hình 6. Kết quả thu thập dữ liệu của hệ thống quan trắc 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-203- 
4. KẾT LUẬN 
Nghiên cứu ổn định mái taluy tại Việt Nam hiện tại chủ yếu tiếp cận theo hướng 
giải pháp hơn là tiếp cận từ các mô hình vật lý. Nghiên cứu phát triển thiết bị quan trắc 
và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm phòng tránh tai biến trượt lở đất đá dựa trên phân 
tích mô hình toán có xét đến ảnh hưởng đồng thời của các yếu tố mưa, dòng thấm và 
mực nước ngầm thông qua các đặc trưng: áp suất khí lỗ rỗng, áp suất nước lỗ rỗng, độ 
bão hòa, lực dính và góc ma sát trong có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Kết quả quan 
trắc kết hợp với phân tích mô hình toán và với các thông số đo đạc dịch chuyển bề mặt 
và dịch chuyển các lớp đất đá, kết hợp với điều kiện địa hình và thời tiết cụ thể cho 
phép hoàn thiện một hệ thống cảnh báo sớm với độ tin cậy cao. 
Giai đoạn thứ nhất về nghiên cứu tổng thể và mô phỏng mô hình xác định các yếu 
tố cơ bản để tính toán đưa ra thông tin cảnh báo sớm hiện tượng sạt trượt đất, khảo sát 
địa hình và xây dựng mô hình hệ thống quan trắc, thử nghiệm thiết bị độc lập đã hoàn 
thành. Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang triển khai giai đoạn tiếp theo của dự án là lắp 
đặt đầy đủ thiết bị ghi đo và vận hành hệ thống quan trắc. Sản phẩm nghiên cứu hướng 
đến áp dụng tại địa chỉ một số tỉnh vùng núi phía Bắc nhằm giảm thiểu thiệt hại, bảo 
vệ người và tài sản và đảm bảo an toàn giao thông. Mục tiêu ban đầu của nghiên cứu 
nhằm giải quyết vấn đề cụ thể tại điểm sụt trượt điển hình Km114+700, QL2C thuộc 
địa bàn tỉnh Tuyên Quang. Kết quả nghiên cứu, đánh giá cho phép mở rộng ứng dụng 
của mô hình và tích hợp vào hệ thống dữ liệu của Tỉnh và hệ thống quan trắc quốc gia. 
LỜI CẢM ƠN 
Cảm ơn UBND tỉnh Tuyên Quang đã tài trợ cho cho nghiên cứu này trong khuôn 
khổ đề tài “Thiết kế chế tạo thiết bị và xây dựng giải pháp công nghệ cho hệ thống xử 
lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) phục vụ 
công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại 
Km114+700, QL2C”. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Binh Ngo Thanh, et al, Hệ thống đo rung động trên cơ sở IoT, The 2018 
International Conference on Building Smart City in Vietnam: Vision and Solutions, 
Ho Chi Minh City, Vietnam, 5th Sept 2018. 
[2]. Co Nhu Van, Pham Huy Duy, Chu Thi Thu Ha, Ngo Thanh Binh, Design and 
implementation of an automatic hydrological monitoring system for hydropower 
plants, J. Viet. Env. 2013, Vol. 4, No. 2, pp. 34-42. 
[3]. TS. Tống Anh Tuấn, Ảnh hưởng của mưa lớn kéo dài đến sự ổn định của mái 
taluy: mô phỏng số kết hợp các mô hình SEEP/W và SLOPE/W, Tạp chí Biển & Bờ, 
Số 1, tháng 3/2018. Trang 3-12. 
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 
-204- 
[4]. Nguyen Duc Manh et al., Features of large-scale landslide at Hau Thao area, Sa Pa 
town, Lao Cai province. The International Conference GEOTEC HANOI 2019 on 
“Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development”, Lecture Notes in Civil 
Engineering, Volume 62, pp 917-922. 
[5]. Báo cáo tổng kết dự án hợp tác kỹ thuật giữa Bộ Giao thông vận tải và JICA “Phát 
triển công nghệ đánh giá rủi ro do trượt đất dọc các tuyến giao thông chính tại Việt 
Nam” do Viện Khoa học & Công nghệ Giao thông vận tải kết hợp cùng Hội trượt đất 
Nhật Bản thực hiện, Hà Nội 2016. 
[6]. Nguyễn Kim Thành, Nghiên cứu ứng dụng công nghệ chụp ảnh viễn thám sử dụng 
thiết bị bay không người lái (UAV) trong khảo sát sụt trượt các tuyến giao thông ở 
Việt Nam”, Đề tài NCKH Viện KHCN GTVT, Mã số DT164067. 
[7]. Bishop D.M., Stevens M.E., Landslides on logged areas in Southeast Alaska (Sạt 
lở trên các khu vực ghi nhận ở Đông Nam Alaska), Research paper NOR - 1, Forestry 
service, US Department of Agriculture, 1964. 
[8]. Kyoji SASSA, Bin HE, Landslide Dynamics (Động lực lở đất), TXT-tool 3.081-
1.2. ICL Landslide Teaching Tools, 2015. 
[9]. Fumio Yamazaki et.al., Damage assessment and 3D modeling by UAV flights 
after the 2016 Kumamoto, Japan earthquake. Uni. Of Chiba, 2016. 
[10]. Francesco Mancini et. Al., Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for High-
Resolution Reconstruction of Topography: The Structure from Motion Approach on 
Coastal Environments, Remote Sens. 2013, 5, 6880-6898; doi:10.3390/rs5126880. 
ISSN 2072-4292. 
[11]. S. Jeong, K. Lee, J. Kim, and Y. Kim, “Analysis of Rainfall-Induced Landslide 
on Unsaturated Soil Slopes,” Sustainability, vol. 9, no. 7, p. 1280, Jul. 2017. 
[12]. D. G. Fredlund and H. Rahardjo, Soil Mechanics for Unsaturated Soils, 1 
edition, New York: Wiley-Interscience, 1993. 
[13]. G.-S. International, Seepage Modeling with SEEP/W. GEO-SLOPE 
International Ltd, 2014. 
[14]. Emanuele Intrieri Giovanni Gigli, et al (2018), Ứng dụng của mạng không dây 
không có cảm biến băng rộng để giám sát mặt đất, 2018 Engineering Geology 238:1-
14. 
[15]. A. S. Muntohar and H.-J. Liao, “Rainfall infiltration: infinite slope model for 
landslides triggering by rainstorm,” Nat Hazards, vol. 54, no. 3, pp. 967–984, Sep. 
2010.