0 引言

水利工程作为防洪减灾、水资源调配的核心基础设施，其运行安全直接关系区域民生与生态稳定，而隐患动态监测是保障工程长效运维的关键。传统监测方式存在覆盖范围有限、数据更新滞后、人工成本高等痛点，难以适配复杂工况下的实时管控需求。无人机遥感凭借灵活机动、广域高效的优势实现多维数据快速采集，AI算法则能精准挖掘数据中隐患特征，二者融合为水利工程监测提供技术革新路径。本文聚焦技术协同应用核心，构建适配水利场景的监测体系，优化数据采集、智能识别与动态预警流程，破解隐患早期发现难、管控响应慢等问题，为水利工程安全运维提供科学支撑。

1 水利工程隐患监测的技术体系构建

1.1 无人机遥感监测系统适配性配置

针对水利工程多样化监测场景，开展无人机遥感系统多维度适配配置。根据堤坝、水库、渠道等不同工程类型的结构特征与监测范围，选择多旋翼或固定翼无人机平台，搭配高分辨率可见光相机、红外热成像仪及激光雷达设备，实现地形地貌、结构形变及水体状态的全方位数据采集。优化传感器参数设置，调整拍摄高度、分辨率及重叠度，确保复杂区域如坝肩、边坡等关键部位数据精准获取。搭建实时数据传输链路，融合5G技术实现监测数据同步回传，配合无人机续航优化与航线自主规划功能，提升长距离、大范围水利工程监测的效率与稳定性，为后续AI算法分析提供高质量数据源支撑^[1]。

1.2 AI隐患识别算法模型构建与优化

聚焦水利工程典型隐患类型，构建针对性AI识别算法模型体系。基于深度学习框架，采集堤坝裂缝、渗漏点、边坡滑坡及水体富营养化等隐患样本数据，建立标注数据集并进行数据增强处理，提升模型泛化能力。分别优化卷积神经网络用于图像类隐患特征提取，改进循环神经网络适配时序监测数据，实现静态隐患精准定位与动态隐患发展趋势预判。引入迁移学习技术解决小众隐患样本不足问题，通过多模型融合策略降低单一算法误判率，结合水利工程专业知识优化模型参数，确保算法能精准识别复杂环境下的细微隐患，满足工程安全监测的高精度需求。

1.3 多源监测数据融合处理技术

构建多维度数据融合体系，实现无人机遥感数据与多源监测数据的深度协同分析，为水利工程隐患精准研判提供数据支撑。系统整合无人机采集的高清影像、三维点云及红外热成像数据，同步纳入水文站水位流量数据、气象站温湿度降水数据及工程结构应力应变传感器数据，采用标准化处理流程统一数据格式、时空基准与量纲，消除异源数据差异导致的分析偏差。运用时空融合算法建立不同时段、不同来源数据的关联映射，挖掘隐患发育与水位变化、气象条件、结构形变等因素的内在耦合关系；通过特征层融合技术提取隐患多维度表征信息，整合视觉特征、物理参数及环境因子，全面覆盖显性与隐性隐患特征，提升识别全面性与精准度。搭建云边协同数据处理平台，集成并行计算与边缘计算能力，实现海量监测数据的快速预处理、实时分析与智能建模，同步支撑现场即时研判与远程决策调度，显著强化监测系统对复杂隐患的综合研判能力，为水利工程隐患动态评估与运维决策提供一体化数据支撑^[2]。

2 全流程动态监测与隐患管控机制

2.1 监测区域航线规划与数据精准采集

监测区域航线规划需结合水利工程类型与隐患分布特征，构建自适应航线体系。针对堤坝、水库等线性或面状工程，采用多航线交叉覆盖模式，通过GIS技术标注关键监测断面与隐患高发区域，设定航线重叠率与飞行高度，确保数据采集无遗漏。同步适配无人机载荷特性，搭载高清光学相机、红外热成像仪及激光雷达设备，针对不同监测需求差异化采集数据——光学设备捕捉表面裂缝、侵蚀等显性隐患，红外设备探测结构内部渗漏、温度异常等隐性问题，激光雷达实现地形地貌与工程结构三维建模。建立数据采集质量管控标准，实时校验飞行姿态、拍摄角度及设备参数稳定性，通过多时段重复采集与数据互验，剔除环境干扰导致的无效数据，保障监测数据的精准度与完整性，为后续隐患识别提供高质量数据支撑^[3]。

2.2 隐患智能识别与动态预警响应

依托AI算法构建多维度隐患智能识别模型，基于水利工程隐患特征库，优化卷积神经网络、深度学习等算法结构，实现裂缝、渗漏、滑坡、冲刷等隐患的精准分类与量化识别。通过标注大量工程影像样本训练模型，提升算法对复杂背景下微小隐患的敏感度，自动提取隐患位置、尺寸、发展趋势等关键信息。搭建动态预警响应机制，设定隐患等级划分标准，结合实时监测数据与历史台账，通过算法预判隐患发展态势，对临界状态隐患触发分级预警。联动移动端与指挥平台，实现预警信息快速推送，同步生成处置建议与应急响应流程，明确责任主体与处置时限，形成“识别 - 研判 - 预警 - 处置”的闭环管控，提升隐患响应效率与决策科学性。

2.3 监测结果可视化与全周期追溯

构建多维度监测结果可视化系统，整合无人机遥感数据与AI识别结果，通过三维建模、热力图、时序变化曲线等形式，直观呈现水利工程整体状态与隐患分布、发展轨迹。针对关键隐患区域生成专题可视化报告，清晰标注隐患等级、影响范围及处置进展，为工程运维决策提供直观参考。建立全周期数据追溯机制，分类存储监测航线参数、原始数据、识别结果、预警记录及处置档案，形成完整数据链条。依托区块链或加密数据库技术保障数据安全性与不可篡改，支持按时间、区域、隐患类型等多维度检索溯源，便于后续工程评估、隐患成因分析及技术优化。同时对接水利工程运维管理平台，实现监测数据与运维流程深度融合，为工程全生命周期安全管控提供数据支撑。

3 结语

围绕无人机遥感与AI算法在水利工程隐患动态监测的应用，构建完整技术体系与全流程管控机制。通过无人机系统适配配置、AI算法模型优化及多源数据融合，实现多维监测数据高效采集与精准分析；依托自适应航线规划、智能识别预警及可视化追溯，搭建“采集 - 识别 - 管控”闭环体系，破解传统监测痛点，提升隐患管控时效性与科学性。技术应用虽成效显著，但仍存在复杂气象环境适应性不足、小众隐患样本支撑薄弱等问题。未来需深化设备与算法协同创新，强化极端场景技术适配，完善数据安全与标准体系，推动技术向智能化、规模化发展，为水利工程安全运维提供更全面的技术支撑。

参考文献

[1]高娟.基于遥感数据的水利工程水土保持动态监测方法研究[J].水利技术监督,2025,(11):61-65.

[2]杨静.基于无人机遥感与图像识别技术的水利工程巡检系统研究[J].计算机应用文摘,2025,41(21):157-159.

[3]芦羊,张督峰.无人机遥感技术在水利水电工程勘测中的数字化实践[J].IT经理世界,2025,28(8):41-43.