[en] ABSTRACT: Tectonic plates movement, extractions of gas or water, as well as natural events like heavy rain lead to landslides or earthquakes: When the earth surface moves during those events, buildings and public infrastructure also do. This has severe consequences since it can require high investments to ensure the safety of damaged buildings or constructions or even their complete reconstruction. Many of those events also lead to even worse consequences since often people can die. Therefore, it is of key importance to detect when those events are going to happen or are happening and most importantly the dimension, i.e., how much the terrain has moved. This can help to trigger early warnings leading to safer public spaces and lower costs. Monitoring soil movements usually lead to an investment of a large amount of money since, in most of the cases, expensive instrumentation is used. Related to above, due to the final cost of the system, the network of monitoring devices can be considered as a low density network since only a few sensors can be deployed, so that there are a large number of regions without the possibility of being monitoring and therefore of avoiding losses of lives as well as important structural damages. In this work, we propose the usage of a high density network, the ubiquitous lighting infrastructure, to monitor soil movements. In particular, our goals are i) detect when a fast movement (e.g., by the effects of an earthquake) is happening, ii) measure the amount of a known movement (tectonic plates), and iii) detect unstable zones. To detect the time of movement, we correlate the instantaneous speed of several luminaires placed in closed vicinity. To measure the amount of movement, we analyze different algorithms based on mean, median, and Real Time Kinematic. To detect potential candidates to landslides, we classify areas into no movement or potential movement by analyzing outliners. Results show that by applying the proper algorithms and correlating multiple low cost GPS devices, ground deformation can be easily estimated with a high accuracy: By using just four nodes we could detect the exact moment when all of them were intentionally moved. Additionally, by combining an enough number of GPS receivers we could detect unstable zones as well as measure the tectonic plates' movement in the scale of centimeters.

[es] RESUMEN: El movimiento de las placas tectónicas, extracciones de gas o agua así como eventos naturales, tales como lluvia fuerte, llevan a deslizamientos de tierra o terremotos. Cuando la superficie de la tierra se mueve durante estos eventos, los edificios y la infraestructura pública también lo hacen. Esto conlleva a serias consecuencias ya que puede requerir de altas inversiones para asegurar la seguridad de los edificios o construcciones dañadas o incluso de su completa reconstrucción. Muchos de estos eventos conducen también a incluso peores consecuencias ya que la gente puede morir. Por lo tanto, es un asunto clave detectar cuándo estos eventos van a suceder o están sucediendo, y lo más importante la dimensión, es decir, cuánto se ha movido el terreno. Esto puede ayudar a alertar tan pronto como sea posible con el objetivo de asegurar espacios públicos y disminuir los costes. La monitorización de los movimientos de suelo normalmente conduce a una inversión de gran cantidad de dinero ya que, en la mayoría de los casos, se usa instrumentación cara. Relacionado a lo anterior, debido al coste final del sistema, la red de dispositivos de monitorización puede ser considerada como una red de baja densidad porque solamente unos pocos sensores pueden ser desplegados, por consiguiente existe un gran número de regiones sin la posibilidad de ser monitorizadas y, por lo tanto, de evitar la pérdida de vidas además de importantes daños estructurales. En este trabajo proponemos el uso de una red de gran densidad, la ubicua infraestructura de iluminación, para monitorizar movimientos de suelo. En particular, nuestros objetivos son i) detectar cuándo un movimiento rápido (por ejemplo, debido a los efectos de un terremoto) está sucediendo, ii) medir la cantidad de un conocido movimiento (placas tectónicas), y iii) detectar zonas inestables. Para detectar el momento en el que se está produciendo un movimiento, correlamos la velocidad instantánea de varias farolas cercanas entre ellas. Para medir la cantidad de movimiento, analizamos diferentes algoritmos basados en la media, mediana y Real Time Kinematic. Para detectar potenciales candidatos a sufrir un deslizamiento de tierra, clasificamos áreas en dos tipos analizando valores atípicos: No movimiento y movimiento potencial. Los resultados muestran que, aplicando los algoritmos correctos y correlando múltiples dispositivos GPS de bajo coste, la deformación del terreno puede ser fácilmente estimada con una gran precisión. Usando simplemente cuatro nodos, pudimos detectar el momento exacto cuando todos ellos fueron intencionadamente movidos. Adicionalmente, combinando un número suficiente de receptores GPS pudimos detectar zonas inestables además de medir el movimiento de las placas tectónicas en la escala de centímetros.