地质灾害的诱发原因众多,每个地质灾害发生点的环境都复杂多变,灾害的发生具有很大的突发性。使用传统的滑坡灾害监测系统存在实时性较差,准确度低,可靠性低,易受野外复杂因素干扰的情况,提出一种基于多传感器数据融合以及模糊数学分析实现的岩土安全监测综合系统。论文依据实际研究需要,按照“选择监测传感器——监测系统的搭建——监测软件的研制——进行实验获得数据——多传感器信息融合——模糊数学分析——坡体下滑系数分析”的技术路线进行研究。建立的岩土安全监测综合系统,研制灾害监测系统软件,通过微型单片机控制系统采集传感器信号,再经由RF无线通信实现数据的传输与汇总。使用C#在WPF框架下开发基于.NET4.5的监测客户端,实现对降雨量、土壤含水率、地表位移、土壤应力、地下位移的在线动态实时监测,可以充分获取灾害发生过程坡体多种地质特征的变化情况中,有效了解到坡体的整体形变趋势。对采集的数据使用MYSQL数据库进行存储,方便对数据导出与处理。一方面在对融合估计理论深入研究的基础上,选择卡尔曼滤波融合算法系统数据进行处理,先进行卡尔曼滤波再进行加权融合,通过仿真实验,数据经过卡尔曼滤波融合算法处理之后,有效降低数据的相对误差。另一方面提出了利用模糊数学中的模糊判定识别对多传感器信息进行处理,通过对每组传感器数据进行模糊贴近度确立,实现对多传感器信息可信度判定。并且使用图像处理的对坡体滑动截面进行处理,进而计算并确定坡体下滑系数,并通过粒子群算法计算各个监测参数的权重。本文通过建立岩土安全监测综合系统并进行灾害实验。最后得出,利用多传感器数据融合算法与模糊数学算法的可以提高数据的准确性与可靠性。本人负责灾害监测综合系统的的研制,另外一位同学负责灾害预警模型的搭建。