物聯網 （IoT） 范式的出現是實現智能設備、機器或事物在互聯網上無縫和大規?；ミB的關鍵。結合大數據基礎設施并使用機器學習方法，智能層對于智能資源能夠處理信息至關重要。無處不在的系統架構框架可以概括為三個方面：數據采集、數據管理和數據呈現;事實證明，這種架構能夠產生積極影響并為山體滑坡管理提供有用的解決方案。 采用新一代無線通信系統，在傳感器和數據庫之間提供無處不在的連接。盡管這兩種網絡的應用各不相同，但4g被認為是低成本應用方面最好的，而lora適用于那些具有高質量服務和低延遲的網絡。我們的研究采用了雙模網絡，即4g和lora作為試點方案;這些網絡為解決香港城市一些高密度地形的網絡性能下降問題提供了互補的解決方案。
 
數據管理層面的架構框架是使用用于大數據分析和機器學習方法的專門技術開發的。數據處理后端不僅處理來自整個領土內單棵樹的地理數據流，而且還生成模型以更深入地了解樹木移動機制，并在特定時間范圍內生成可靠的預測，以預測未來與單個或成群樹木的故障相關的事件。日常監測平臺的開發是基于與城市樹木密切合作的樹木管理人員提供的功能需求。系統的前端，即應用程序儀表板，可以支持用戶快速查看樹木狀況，并通過動態數據獲取識別高風險樹木，從數據管理到多模型數據呈現。這是通過疊加交互式地圖和類似方位角的數據圖來展示相關的數據特征來完成的，由量身定制的儀表板提供支持，通過可視化知識為用戶提取見解，這是基于時空環境數據和樹木傾斜數據.