司南技术π · 第6期 | 基于多传感器融合技术的边坡监测预警方案

核心导读

在极端天气事件频发的当下，暴雨、山洪对工程边坡稳定性的威胁日益加剧，传统单一传感器难以满足复杂环境下的形变监测需求。

本期「司南技术π」带来的是基于多传感器融合技术的变形监测预警方案，以“边坡监测雷达+GNSS”为典型组合，通过互补与冗余实现“全局趋势—单点精细、相对变形—绝对验证、全天候—全场景、冗余校验—误差校准”四大显著优势，从而把边坡灾害监测从“看得粗”推向“看得准、看得全、看得久”。

Part 1多传感器融合技术概述

在变形监测领域，传统单一传感器监测方法在面对复杂环境与多样变形特征时，逐渐显露出局限性，难以全面、精准、实时地捕捉变形信息。多传感器融合监测技术应运而生，通过有机整合多种类型传感器数据，充分发挥各传感器优势，弥补彼此不足，为变形监测带来全新视角与强大效能，正成为推动该领域发展的关键力量，目前多传感器融合监测多用于下图中的监测场景。

多传感器融合基于不同传感器对同一目标或现象测量所具备的互补性与冗余性。在实际监测中，各类传感器从不同维度收集数据，如全球导航卫星系统（GNSS）获取监测点三维坐标，反映宏观位移；倾斜仪测量倾斜角度，体现局部姿态变化；应变计监测结构应变，揭示受力变形情况等。以下图地质灾害监测为例，融合使用了边坡监测雷达和GNSS设备。

Part 2多传感器融合的显著优势

2.1 监测范围与精度的互补：从 “全局趋势” 到 “单点精细”

边坡监测雷达的优势：可实现大面积、非接触式监测，获取边坡表面的位移，捕捉整体变形趋势，且能快速识别潜在危险区域（如变形速率突增的区域）。

GNSS 设备的优势：通过在边坡关键点位布设接收机，可获取单点三维绝对位移，单点精度可达亚毫米至毫米级，能精准追踪局部关键点位的细微变形。

结合优势：雷达提供 “全局变形图景”，解决 GNSS “点监测覆盖范围有限” 的问题；GNSS 在雷达识别的异常区域进行 “单点高精度追踪”，弥补雷达在局部点位（如复杂地形区）精度可能不足的缺陷，实现 “宏观趋势把控 + 微观细节捕捉” 的协同。

2.2 数据类型的互补：从 “相对变形” 到 “绝对验证”

边坡监测雷达的数据特点：主要输出相对位移（基于监测初期的基准面计算的变形量），可反映边坡表面的变形模式（如均匀沉降、局部凸起、滑动方向），但缺乏绝对坐标参考。

GNSS 设备的数据特点：输出绝对位移（基于全球坐标系的坐标变化），可直接用于评估边坡变形对周边结构的实际影响，同时能为雷达数据提供 “绝对参考基准”。

结合优势：雷达的面状相对变形监测可揭示边坡的 “变形机理”（如滑动带位置、变形传递路径）；GNSS 的绝对位移数据可验证雷达数据的准确性（如对比同一区域的雷达相对位移与 GNSS 绝对位移），并将变形量与工程安全标准直接关联，提升数据的工程应用价值。

2.3 环境适应性的互补应对复杂场景的 “全天候” 监测

边坡监测雷达的环境适应性：受天气影响较小（如暴雨、大雾、沙尘天气下仍可稳定工作），且无需接触边坡表面，适合监测陡峭、危险或难以到达的区域（如悬崖、高陡边坡），但需保证雷达与监测区域的 “视线无遮挡”（如避免被建筑物、茂密植被完全遮挡）。

GNSS 设备的环境适应性：在开阔区域（无密集遮挡）可稳定接收卫星信号，获取高精度数据，但在暴雨、雷电或密集植被 / 建筑物遮挡时可能出现信号失锁（导致数据中断），且需在点位布设时保证一定的卫星可见性。

结合优势：两者形成 “环境适应性冗余”—— 雷达在恶劣天气或视线条件较好时保障大面积监测连续性，GNSS 在晴朗天气或低遮挡区域提供高精度单点数据；对于 “半遮挡区域”（如部分植被覆盖的边坡），雷达可捕捉整体变形，GNSS（若能接收足够卫星信号）则补充局部点位数据，显著提升复杂环境下的监测可靠性。

2.4 数据可靠性的提升：冗余验证与误差校准

单一设备的监测数据可能因设备故障、环境干扰或算法局限产生误差（如雷达可能因大气延迟导致数据偏差，GNSS 可能因多路径效应出现跳变）。两者结合可通过数据交叉验证提升可靠性，若雷达显示某区域存在10mm的变形，而该区域的 GNSS 数据同步显示 10mm相当的变形，可验证数据的一致性；若雷达数据出现异常跳变（如设备临时故障），GNSS 的连续单点数据可作为 “基准” 判断是否为真实变形；反之，若 GNSS 因信号失锁出现数据缺失，雷达的面状数据可补充该时段的变形趋势。

Part 3结语

目前，多传感器融合监测也面临着诸多挑战，如传感器性能差异与兼容性：不同类型传感器精度、量程、响应时间等性能指标不同，数据融合时需解决兼容性问题；数据处理与计算负担：多源传感器产生海量数据，融合算法复杂，对数据处理与计算能力要求高，在实时监测中，需快速处理融合数据，否则易出现数据积压、延迟，影响监测时效性与准确性；融合算法优化与验证：现有融合算法在不同监测场景适应性不同，需针对具体应用优化算法。同时，算法准确性与可靠性验证缺乏统一标准与方法，影响多传感器融合监测技术推广应用。

安全监测领域的技术也在迭代发展，随着传感器技术革新、智能化融合算法迭代、大数据与云计算在安全监测领域的深度应用，相信在不久的将来这些问题都将迎刃而解。