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公路地灾立体监测预警技术框架
北京地处华北平原的北部，山区面积较大，受地形地质条件复杂、断裂构造发育、降水时空分布不均匀、人类工程活动强度高等影响，地质灾害隐患呈现点多、面广、影响严重的特点。截止到2024年入汛前，北京市交通委各公路分局与北京市政路桥管理养护集团核实确定普通公路沿线地质灾害隐患点位共计2757处，其中崩塌占87%、泥石流占10%、滑坡占2%、沉陷与塌陷占1%，严重威胁公路交通，需加强公路地灾监测预警。
然而，地质灾害复杂多样，传统监测预警方法存在局限，难以满足灾害动态监测与早期预警需求。因此，研究智能监测预警技术十分必要。
通过构建基于InSAR、倾斜摄影测量、视频AI、北斗高精度定位等技术的立体监测预警体系，并选取典型地灾隐患点进行轻量化监测预警试点应用，实现地质灾害风险动态评价与AI预警，提升灾害防治智能化水平，保障公路安全。研究及试点应用成果将为北京市“路城一体”公路交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络项目提供地灾监测预警技术储备及核心方法，为交通基础设施数字化管养奠定坚实的技术基础。
2.1 公路地灾监测预警需求分析
鉴于公路地质灾害的严重性及其对交通系统的深远影响，其监测及预警工作尤为关键。但地质灾害的发生具有偶然性，给预测和防治带来巨大挑战。公路地质灾害监测需求主要体现在三个方面：
一是宏观评价与筛查。需在复杂地形环境下，对公路两侧100米左右缓冲区内的地质灾害进行宏观筛查，实现隐患危险性动态评价与筛查，以掌握整体情况。
二是区域隐患点位挖掘。针对存在隐患的公路沿线重点区域，要快速、准确挖掘发现地质灾害隐患点位，为监测设施部署和监测预警工作提供依据与支撑。
三是隐患点位实时监测。鉴于当前监测存在范围受限、灾害类别少、准确度及时效性不足等问题，需研究实现地质灾害隐患点的实时监测预警。
2.2 公路地灾立体监测预警技术架构
基于公路地灾监测需求，在地质灾害宏观评价与筛查方面，基于InSAR及大数据技术实现大范围公路地质灾害风险普查及区域动态监测；在区域地灾隐患点位挖掘方面，基于无人机倾斜摄影测量等技术，实现公路重点地质隐患的位置的确定；在隐患点位实时监测方面，基于视频AI及北斗高精度定位技术实现地灾隐患点位的天地一体实时监测。
公路地质灾害立体监测技术架构图
公路地质灾害立体监测技术路线如下：
1）基于InSAR及大数据技术的大范围公路地质灾害风险普查及区域动态监测技术：对公路两侧100米左右缓冲区内的地质灾害隐患进行危险性动态评价与筛查。
2）基于倾斜摄影测量的公路重点区域地质灾害动态监测技术：对筛查出来的隐患区域进行无人机倾斜摄影建模，确定隐患点位位置，并依据灾害发生频次、历史危害程度、处治情况、发育程度、重要性等五个维度进行地灾风险评估，确定风险等级。
3）一级、二级风险点的专业监测（基于视频AI及北斗的天地一体实时监测）：采用视频AI技术，辅助北斗高精度定位设备、裂缝计、雨量计等物联传感设备，进行实时监测预警。
4）三级、四级风险点的简易监测：对存在变形，但总体风险可控，且简易监测可实现监测目的的灾害风险隐患点，采用简易监测（埋桩法、标尺法、贴片法及上漆法等）。
公路地灾监测的预警信息可与综合调度指挥平台进行实时信息共享，确保监测预警的整体性、协同性、有效性，经过专业工程师研判监测数据及预警信息，养护单位快速联动响应灾情预警，管理部门可向公众快速发布预警信息。
公路地质灾害监测预警信息发布
3.1 基于InSAR及大数据技术的大范围公路地质灾害风险普查及区域动态监测技术
针对传统监测方法覆盖范围有限、数据更新不及时等问题，进行基于InSAR技术的交通沿线地质灾害隐患综合识别及排查。技术策略如下：
1）收集研究区不同波长SAR数据，为地质灾害识别提供数据支持。
2）根据地质灾害发育特征及地形地貌等条件对研究区分区，并提取地表形变信息，形成适用于研究区域交通沿线的InSAR技术方案。
3）综合InSAR、光学遥感及专家判识技术，开展地质灾害综合遥感解译，确认隐患位置、类型及风险程度。同时，基于InSAR时序形变测量结果，结合DEM信息及地质灾害风险评估资料，实现公路地质灾害风险的大面积筛查与动态评估。
3.2 基于倾斜摄影测量的公路重点区域地质灾害动态监测技术
基于InSAR初步排查结果，利用无人机倾斜摄影测量技术对山体灾害动力过程进行仿真，确定隐患点位，为隐患监测设备部署提供支撑。技术策略如下：
1）多模态数据采集：通过航拍获取高清卫星图像和高程数据，结合卫星导航定位系统和惯性导航系统提供精确地理位置信息。
2）高效能地表灾害动力过程仿真：利用差分数字高程模型和数值模拟技术，分析地表变形和运动过程，结合地形因子和气象条件，预测滑坡、崩塌等灾害风险。
3.3 基于视频AI及北斗高精度定位技术的天地一体监测技术
对经宏观筛查、区域监测确定的地灾隐患点进行实时监测，技术策略如下：
1）视觉大模型构建：采集地质灾害图像数据，标注补充文本数据，增强模型理解能力。训练面向公路地质灾害的垂直领域视觉大模型，提升其识别精度、泛化性与鲁棒性。
2）传感矩阵监测部署：采用北斗高精度差分定位系统监测边坡表面位移，用裂缝计监测边坡裂缝动态变化，同时采用雨量计、倾角仪等监测灾害诱发因素。监测仪器自动采集记录数据并发送至远程中心，实现数据现场采集、实时监控与异常报警。
北京市延庆区国道G110京青线北京段穿越山地和丘陵地区，地质构造活跃，存在一定的地质灾害风险。经过与北京市交通委延庆公路分局交流，通过基于InSAR的隐患分析，并实地调研踏勘，选择延庆区G110京青线K53+100-K53+300处二级地灾隐患点进行监测预警试点应用。该隐患点坡高最高处60米左右，坡体局部破碎，部分有沿节理面发生滑动的可能性，易发生崩塌、滑坡灾害，具有潜在地灾风险。
基于lnSAR的延庆区G110京青线地质灾害隐患排查
经倾斜摄影测量分析及实地探勘，确定了风险点位，并进行监测设备部署，实施位移监测、诱发因素监测及短临监控，同时部署预警设备用于应急响应。
位移监测设备包括：北斗/GNSS设备、裂缝监测仪、崩塌监测仪。
诱发因素监测设备包括：雨量计、土壤含水率监测仪。
短临视频监测设备包括：智慧视频设备、靶标。通过视频AI设备实现灾害监测（通过靶标变化，监测崩塌、滑坡等灾害）、路面监测（通过路面障碍物情况，监测崩塌、滑坡等灾害）、通行监测（通过视频监测路面车辆，统计流量，监测拥堵等事件）。
预警设备：声、光、文字预警设备。
地灾隐患点实时监测设备部署
基于天基（InSAR技术）、空基（无人机倾斜摄影建模技术）、天地一体（北斗卫星定位及视频AI技术）的公路地质灾害立体智能监测技术，可实现地质灾害的宏观筛查、区域动态监测及隐患点的实时监测预警，为地质灾害的监测预警提供全方位技术手段。
北京市延庆区G110京青线K53+100 - K53+300处二级地灾隐患点监测预警试点应用以交通运输部发布的相关技术指南为指导，按照“一坡一策”的原则进行监测预警，具有轻量化、高精度、实时性、智能化的特点，监测内容覆盖位移监测、诱发因素监测、短临监控，综合成本低，可为公路灾害轻量化监测提供案例参考。
2026年，按照“路城一体”项目的规划，北京市将针对544座桥梁、9座隧道、17处高填方边坡和19处地灾隐患点位开展轻量化监测。物联网设备的轻量化和视频相结合的思路将贯穿“十五五”北京公路基础设施的治理工作，与此同时随着大数据模型和人工智能技术的升级，监测数据的自动分析和影像的自动识别将大幅度提升监测和预警的效率，推动韧性设施和智慧城市的建设。
作者简介：张强、丁桂付，北京市政路桥管理养护集团有限公司。
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张强 丁桂付
特邀作者