近幾年來，隨著我國土建、礦業、水利等工程的蓬勃發展，形成了各種規模的道路邊坡、礦山邊坡、大壩壩肩邊坡、水庫庫岸邊坡，經常出現落石、滑坡等地質災害，并且邊坡出現多處斷裂帶，嚴重威脅著人們的生活、生產和生命安全。

邊坡檢測的傳統方式是人工爬坡巡查。人工爬坡工作效率不高、體力要求大，有一定的安全風險(南方雨季長，踏步濕滑，蛇蟲叮咬，高空墜落等風險較大)，部分早期形成的邊坡無檢查梯時無法檢查，坡面植被較多時也容易漏檢，但是人工爬坡可以比較清晰準確地檢查邊坡各個部位的狀況。

與人工巡檢相比，無人機邊坡檢測可以連續檢出錨頭漏水等各類病害，并根據地形地貌與病害之間的關系進行輔助分析，以更廣的視角數字化邊坡的各項信息，解譯出多種病害類型并標記位置，與歷史病害進行對比分析，深入挖掘病害分布及演化規律。無人機邊坡檢測技術提高了工作效率，適用于各種人工巡檢不能到達的區域。但無人機存在的拍攝死角和不能直觀感受病害危害性，人機協同巡檢彌補了各自缺陷，快速實現線路邊坡病害信息的采集和處理。

為提高高危邊坡地質災害巡查效率，保障高危邊坡周邊人們的生命和財產安全，本文基于近年來開展的邊坡檢測工程實踐，對無人機航拍技術的應用狀況進行分析，并就當前公路邊坡“無人機航拍+人工巡檢”模式的實施要求和不足之處進行討論。

公路邊坡病害分類

公路邊坡的病害類型主要包括4種，分別為滑坡、坍塌、崩塌以及巖石風化剝落。當公路邊坡存在層狀巖石結構（如頁巖、片狀巖）時，受到風力作用的長期侵蝕，有可能出現風化，破壞巖石結構的穩定性。滑坡是公路邊坡失穩的重要表現形式，地表水和雨水的沖刷作用容易造成滑坡類病害。當公路邊坡為高陡邊坡時，在重力、風力以及其他外力的影響下，有可能出現巖土體突然脫離母體的現象，從而形成崩塌或者坍塌。

邊坡定期檢查

營運公路邊坡可采用“人-機”結合模式完成現場檢查，借助無人機檢查邊坡較傳統人工巡查模式，提高工作效率最高可達50%以上。主要步驟：

01

整理調查線路沿線邊坡的歷史資料，采集邊坡完整和準確的三維地形數據，設計和優化無人機巡航路線；02

通過無人機對沿線邊坡依次進行航拍和圖像記錄，根據各邊坡幾何形態規劃飛行路線，保證圖像采集的完整性；03

完成全線邊坡航拍調查后，分析各邊坡的病害狀況，對重點邊坡、病害和有疑似病害的邊坡進行人工復查，核實病害規模和嚴重程度；04

根據采集和記錄的邊坡病害情況進行技術狀況評定，給出邊坡養護和處治的建議。

人機協同巡查工作流程圖

滑坡專項調查

對于定期檢查發現的病害邊坡或即將進入加速滑動階段的邊坡，利用無人機航拍技術可對其病害發展歷史進行全面跟蹤，準確標注病害分布狀況，評估滑塌潛在影響范圍，為加固設計提供可靠依據。

病害識別能力

公路邊坡高度較大、坡率較陡，許多關鍵支護結構病害人工檢測容易出現漏判，例如錨桿格梁底部土體沖刷掏空面積、滲水和破損錨頭數量及分布情況統計等均可通過無人機航拍技術方便解決。但由于邊坡攝影圖像通常包括人工材料、巖土體和自然植被等，總體特征較路面、隧道等更加復雜，加上邊坡病害在發展初期往往十分隱蔽，通過建立病害樣本庫進行圖像特征定義、提取、訓練和識別的數學模型尚不成熟，誤判和漏判比例仍較高，離工程實用還有不少問題需要解決。

無人機航拍圖像主要依靠人工在室內進行病害識別，受現場航拍視角限制，拍攝圖片基本呈俯視，雖然圖像具有高分辨率，由于飛行高度較大，通過采集圖像進行某些病害判別仍有一定困難。

(1)?邊坡早期滑塌特征多體現為后緣地表(截水溝)開裂，中后期才發展為兩側剪切裂縫和坡面鼓脹變形等。華南地區氣候炎熱且多雨，邊坡表面植被生長異常茂盛，即使塹頂截水溝附近有裂縫發展，可能受植被影響難以發現。

(2) 對于許多服役多年的邊坡，防護結構老裂縫往往經過多次修補，由于灌縫材料色澤與防護材料類似，很難辨別是狀態完好還是再次開裂，若邊坡未設置裂縫監測裝置，仍需人工去現場復核病害狀況。

(3) 格梁、抗滑擋墻等結構由于自身剛度較大，不易發生變形破壞。但仍有少數邊坡因實際地層情況與設計出入大，實施的支擋措施強度和剛度偏弱，一旦在不利外界環境作用下下滑推力增加，原有支護結構可能發生開裂。裂縫主要是結構受彎或受剪產生，早期表現為十分細微的微裂縫，這就給無人機航拍提出了更高的要求。

(4)運營高速公路邊坡檢測往往不采取封路等措施，這就要求無人機飛行高度不能過低，否則可能影響正常的行車安全。多數邊坡坡腳緊鄰線路邊溝，無人機對一級坡面或擋墻類結構的航拍視角基本呈俯視，并且由于飛行高度較大，諸如格梁底部沖刷掏空、坡面和擋墻開裂變形等病害識別難度相應增大不少。

病害記錄與處理

傳統的人工檢測模式在現場采用記錄紙、粉筆、卷尺和數碼相機等記錄邊坡病害狀況，并根據目測情況估計病害位置樁號(描述位置偏差可達數十米)。回到室內后，再對照文字描述和圖像記錄進行病害資料整理與匯總，最后編寫檢測報告。由于拍攝的邊坡病害照片數量較多，很容易與文字描述匹配錯誤。此外，由于各照片拍攝位置和角度不同，病害尺寸描述不直觀，很難將其與往期病害歷史數據進行量化對比。

采用無人機-人工巡查模式后，現場只需記錄每個邊坡的飛行時間，回到室內按順序可對各邊坡圖像資料進行快速分類和整理。由于設定的航拍路徑完全統一，能較方便地在邊坡總體正面圖中標注各局部拍攝圖像中病害對應的樁號，定位誤差大大降低，并且生成報告中的邊坡病害總體分布圖也非常便于后期病害復查和養護。

?最終結論

雖然受限于各種條件限制，目前無人機航拍技術仍存在一定的不足之處。隨著無人機及搭載傳感器技術的不斷進步，有望逐步克服邊坡檢測當前應用存在的問題，進一步提升該技術的應用水平。

無人機航拍檢測邊坡具有快速、覆蓋全面等特點，對于現場檢測時間緊、封路風險度高的情況，可大大降低人工巡查的勞動量、危險性，避免攀爬邊坡可能遇到的危險，現場工作的安全性也可得到保障。

無人機航拍技術用于邊坡定檢和滑坡專項調查，有利于準確確定病害的位置、規模，分析病害成因和影響后果，為邊坡應急搶險工作實施、病害發展監測和處治加固工程提供科學依據。

無人機現場航拍檢測效率比傳統人工檢測提高明顯。無人機檢測結果更加便于分析和處理，病害描述更加直觀且容易溯源，可避免人工錄入文字和照片信息不符的情況。由于拍攝視角受限和邊坡植被遮擋等問題，無人機對隱蔽、細微病害及邊坡特定部位病害不易察覺，仍需人工進行現場復查。

?針對常規監測手段覆蓋不全的問題，通過搭載感知設備，對坡面進行全地形覆蓋的監測，有效地補充常規監測的局限性；針對光照不足、植被覆蓋和氣象因素導致視頻監測的局限，可搭載激光雷達等技術，實現復雜條件下邊坡隱蔽隱患的跟蹤監測。針對人工巡查效率低、安全風險高、智能化程度低等問題，通過搭載視覺識別等技術，結合 AI 智能算法大范圍排查坡面、結構物、排水設施的病害及其發展情況；面向大規模邊坡群，采用車載無人機平臺，實現靈活部署、快速響應，解決續航短、巡航半徑小的問題。

隨著"無人機+人工"協同檢測模式在G56杭瑞高速、三峽庫區等重點項目的成功應用，這種新型巡檢體系已展現出顯著優勢。但正如工程實踐中發現的，無人機邊坡檢測在植被茂密區域的穿透力不足、微小裂縫識別精度待提升等問題仍需突破。

但這場變革才剛剛開始——現有系統仍面臨航拍死角識別、病害智能分級等挑戰。我們相信，通過持續優化人機協作流程、完善技術標準體系，必能為邊坡安全監測構筑更堅固的防線。歡迎行業同仁留言交流實戰經驗，共同推進邊坡檢測技術革新。

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PS：承接橋梁檢測、電力巡檢、風電巡檢、邊坡巡檢等各類巡檢業務。為客戶提供一鍵式系統性檢測方案，有需要可以私小編（mainbeam）

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