灾害感知功能，无人机智能巡检让隐患早发现

甘肃地处黄土高原、青藏高原和内蒙古高原三大高原交汇地带，地形地貌复杂，生态环境脆弱，地质灾害易发区面积达21.49万平方公里，占全省国土面积的50.47%，其中高易发区占12.78%、中易发区占20.36%，已查明地质灾害隐患点数量庞大，威胁人口和财产规模居全国前列。灾害类型以崩塌、滑坡、泥石流为主，空间上主要集中在陇中黄土高原区和陇南白龙江流域，时间上5月至9月的洪水高发季节是地质灾害高发期，并且具有群发致灾、隐蔽致灾、链式致灾等特征。陇东、陇中地区以突发性黄土滑坡、崩塌、泥石流为主，陇南、甘南地区则多发泥石流、滑坡和崩塌。这种“点多面广、类型复杂”的地质地貌，使防灾减灾面临巨大的挑战，毋庸置疑，防灾减灾的第一关就是“发现”隐患，而这本身就是一项极为艰巨的任务。

就当前来说，传统人工巡检面临着诸多困境。在地形可达性上，甘肃大量的隐患点分布在高陡边坡、黄土沟壑、深山峡谷之中，巡查人员往往需要徒步数小时才能到达一个点位。在天气方面，汛期暴雨频发的时候，正是在风险最高的的时候，也正是最不适宜人员外出巡查的事后。体力极限方面，打个比方来说，一般情况下，基层的一个乡镇国土人员负责着数十个隐患点的巡查，频次和覆盖度都难以保障。但是，灾害的演化速度却不等人，比如滑坡体从毫米级形变到集体失稳，可能就在两次人工巡检的间隙中完成，泥石流从沟道启动到冲出沟口，窗口期往往只有数十分钟。因此，形成了一个机结构性的矛盾，即灾害风险最需要被看见的时候，却偏偏是人最难看见的时候。

东方商易技术团队在研发防灾减灾无人机智能巡检系统时，针对这一矛盾配套设计了灾害感知功能。它的核心思路不是用一个“万能传感器”解决所有问题，而是通过多类型传感器载荷的协同搭载，让无人机在不同场景下都能找到“能看见”隐患的眼睛。

如果针对黄土丘陵区和陇南山区的滑坡、崩塌隐患进行巡查时，系统便依托可见光相机与激光雷达的组合。其中可见光相机负责获取地表的高分辨率影像，用于识别裂缝、坍塌、渗水等直观形变特征，激光雷达则具有植被穿透力，能够过滤掉地表树木和灌木的遮挡，可获取地面真实的三维地形数据。因此，两者的配合，相当于给巡查人员提供干了一张“去掉植被覆盖”的地形底图，让那些被遮住的坡体裂缝和沉降区域暴露无遗。

如果针对泥石流沟道和河道，系统则重点关注沟道物源的变化。比如泥石流的形成，有几个最基本的外部条件，即充足松散的物源、陡峭的沟道地形和足够的降水。前两个条件都可以通过无人机巡检来持续跟踪。系统通过定期航测，对比不同时期沟道内堆积物的梯级和分布变化，可判断物源是否在持续累积、沟道是否在被冲刷拓宽，从而为泥石流风险的动态评估提供基础数据。在汛期对河道或水库的周边巡检中，热红外传感器的价值就被释放出来。堤防管涌和渗漏点在渗出时，出水口的温度通常比周边地表的温度低一些，这一细微的温度差异，人的肉眼是无法察觉，但是人红外传感器却能清晰地捕捉到。系统通过对堤防背水侧进行热红外扫描，能够快速发现温度异常区域，辅助巡查人员定位潜在的渗漏点位。

这里需要说明的是，甘肃复杂的地形对无人机飞行本身也构成了挑战。比如陇南山区沟壑纵深、黄土高原梁峁起伏，都要求无人机具备仿地飞行（根据地形起伏自动调整飞行高度，保持与地面的相对距离恒定）的能力。这不仅能保证影像数据的重叠率和精度，也能避免无人机在复杂地形中因高度突变而发生碰撞。这一点，东方商易在研发系统时针对甘肃的特殊地形做了针对性适配，使无人机能够在黄土丘陵和山地峡谷环境中按照预设航线稳定飞行巡航。

数据处理方面，系统采用机载边缘计算与地面平台协同的架构。无人机在飞行过程中可完成影像的初步处理和异常标记，不会等到全部数据回传后再进行分析。就是说从“发现异常”到“标注位置”的实践被大幅压缩，基层巡检人员拿到手的不再是一堆要去一张一张翻看的照片，而是已经标注了疑似隐患点位的巡检报告。

那么，从应用价值方面来看，灾害感知功能就是把“发现”之事由被动变为主动。过去，很多隐患是在灾害已经发生后才被确认；现在，通过定期巡检和对比分析，可以在形变还处于初级阶段时就发出提示，为后续核查和处置争取一定时间，将“事后确认”变为“事前提示”，其价值绝不只是效率的提升，而是防灾减灾逻辑的根本转变，就是让技术去“看”，让数据“说话”。

当然，灾害感知功能也是边界的，不是“无所不能”的。因为无人机无法穿透地表看到地下深处的滑动面，也无法在暴雨和大风天气中正常起飞作业。它是在“地面以上、天气条件允许下”的情况下快速感知问题，并不是替代所有的检测。这个边界一定要有所明确，唯有如此，才能在实际应用中把它放在合适的位置，与地面监测设备、气象预警系统形成互补，共同完成灾害感知的完整链条。

关于“无人机智能巡检平台在防灾减灾”中的“灾害感知功能”就介绍到这里。

下一篇，我们将解读无人机智能巡检平台的智能识别与预警功能。