方案背景

地质灾害（如滑坡、泥石流、崩塌、地面塌陷等）突发性强、破坏力大，严重威胁人民生命财产和基础设施安全。为提升地质灾害风险防控能力，需构建**“空-天-地”一体化监测网络，融合多源数据与智能算法，实现灾害早期预警、精准研判、快速响应和科学救援。

方案介绍

利用各种传感器如位移传感器、雨量计、视频监控等专业设备，基于遥感技术RS、地理信息系统GIS及地质灾害监测技术，对滑坡、泥石流、崩塌、地面沉降等地质灾变体进行监测，通过对变形因素、相关因素及诱因因素信息的相关分析处理，对灾变体的稳定状态和变化趋势做出判断，从而预防地质灾害发生，减少生命财产的损失。

• 系统目标

实时监测：对地质灾害隐患点进行7×24小时全时域动态监测。

智能预警：基于多维度数据融合，实现灾害发生概率预测与分级预警。

协同指挥：整合应急资源，优化救援路径与人员疏散方案。

灾后评估：量化灾害影响，支撑灾后重建与风险区划更新。

• 系统架构

采用“感知-分析-决策-行动”闭环架构，分为以下层级：

核心功能模块

• 多源监测与智能预警

隐患点动态监测：

地表形变监测：利用InSAR（干涉雷达）、GNSS获取毫米级地表位移数据。

地下参数监测：通过土壤含水量、孔隙水压力、地下水位传感器分析岩土体稳定性。

气象水文联动：结合实时降雨量、河流水位数据，预测泥石流触发条件（如小时雨量>50mm触发红色预警）。

AI风险预测模型：

基于随机森林、LSTM等算法，融合地质构造、历史灾害数据、实时监测数据，输出灾害概率热力图（如滑坡概率>80%触发一级预警）。

• 应急指挥与资源调度

三维态势推演：

基于DEM（数字高程模型）与BIM（建筑信息模型），模拟滑坡体运动轨迹、影响范围及关键设施（如道路、居民区）受损情况。

智能救援规划：

结合实时交通、地形数据，生成最优疏散路径与救援物资投放点；

支持无人机快速勘测灾区，通过AI图像识别定位被困人员。

多部门协同：联动气象、交通、医疗部门，通过区块链技术确保指令与资源调拨可追溯。

• 风险评估与灾后重建

灾害链分析：评估次生灾害风险（如滑坡堵塞河道引发洪水）。

损失快速评估：利用无人机倾斜摄影与遥感影像，自动统计房屋倒塌、道路损毁面积。

风险区划更新：根据灾后地质数据修正隐患点数据库，划定高风险管控区。

• 公众服务与培训

分级预警推送：通过短信、广播、APP、声光电系统向公众发布避险指南（如“暴雨红色预警，请撤离至A3避险点”）。

应急演练：模拟崩塌、泥石流场景，培训基层干部与群众应急避险技能。

关键技术

• 多模态数据融合：

整合InSAR、LiDAR、无人机航拍数据，构建厘米级精度的地质灾害数字孪生体。

• AI预测引擎：

采用图神经网络（GNN）分析地质体相互作用，预测灾害链演化趋势。

• 边缘智能计算：

在监测站部署轻量化AI模型，实现雨量超限或位移突变的本地实时报警。

• 韧性通信网络：

微波通信+Mesh自组网，确保极端天气下通信不中断。

应用案例案例