水利工程通常分布在地形復雜、氣候多變的區域，尤其在南方山區、沿海臺風高發區等環境中，監測設備必須具備極強的環境適應能力。星地遙感推出的多款設備如XDYG-18北斗接收機、XDYG-EC視覺位移系統和XDYG-Radar MIMO雷達系統，均采用工業級防護設計，具備IP67或IP68等級的防水防塵性能，并可在-40℃至+70℃的寬溫區間穩定運行。內置電池系統與太陽能板結合，可實現長期續航與應急供電。部分設備還集成了自加熱模塊，確保在霜凍、低溫雨雪等條件下仍能啟動與通信。在廣東、貴州、四川等地的大壩監測項目中，即便在連續暴雨和斷電情況下，星地遙感設備仍能持續上傳數據，為水利調度部門提供了可靠、不中斷的技術保障，是實現水利工程“全天候、全生命周期”安全監控的基礎保障能力。高層建筑傾斜監測，長期跟蹤結構微傾防范傾覆隱患。滑坡機器視覺位移監測儀軟件

深基坑支護結構變形監測：深基坑施工中，圍護支護結構（如連續墻、支撐架）一旦發生過度變形，將可能引發土方坍塌和周邊地面下沉，后果嚴重。傳統上現場技術人員依靠少量位移計或傾斜儀監測支護結構，但往往布設受限且不能完整反映整體受力情況。引入無人機視覺監測，可對整個基坑支護系統進行高精度的變形巡檢。無人機可降至基坑內部沿圍護墻飛行，采集墻體各部位的圖像，重建墻面的三維形態。通過與開挖初期的形態基準對比，系統能計算出墻體中部向坑內位移了多少、支撐鋼架產生了怎樣的形變。毫米級監測精度能夠識別支護結構細微的彎曲或位移累積 ，為判斷支護工作狀態提供依據。管理人員通過云平臺實時查看支護變形曲線，當發現某段連續墻位移接近設計上限時，可立即增加臨時支撐或暫停繼續開挖，防止基坑失穩事故的發生。視覺位移機器視覺位移監測儀渠道價格排土場堆積體穩定監測，智能巡檢防范礦渣垮塌事故。

地鐵盾構施工沉降監測：地下盾構隧道掘進會引起地表沉降，如果控制不好可能導致地面開裂和建構物受損。因此施工期間需要密切監測地表沉降槽發展情況。傳統方法是在隧道上方沿線路布設沉降點，每日人工水準測量，工作強度大且點間容易漏掉局部異常。采用無人機視覺監測，可大幅提升沉降監測的空間覆蓋度和時效性。無人機可在安全時段飛越城市道路，對盾構沿線地表進行完整掃描，構建高精度的地表高程模型。每日對比模型，系統能夠繪制出沉降槽的新近形狀和max沉降位置，精確捕捉沉降中心的毫米級變化 。監測數據通過網絡即時傳送給項目部和第三方監測單位，實現多方同步監管。當系統發現在某區段沉降速率明顯上升，超出設計預警值，施工方可立即減慢掘進速度并加強同步注漿，防止進一步下沉損壞地表建筑。通過這種技術手段，地鐵施工對周邊環境影響可控在較低水平，保障了城市地下工程的安全推進。

文物周邊山體滑坡監測：一些名勝古跡坐落在山腰或峭壁之上，如山中寺廟、摩崖石刻等，其周邊山體的穩定性對文物安全至關重要。山體滑坡、崩塌不僅會直接毀壞文物建筑，還可能造成難以恢復的歷史損失。傳統地質巡查往往難以及時覆蓋這些偏遠危險區域。采用無人機多角度監控文物周邊山體，可實現對地質威脅的全天候預警守護。無人機定期環繞文物周邊山坡飛行，獲取崖壁、巖層節理和植被覆蓋區的影像數據，建立山體三維模型。通過對比模型變化，系統可檢測到文物周邊山體出現的輕微位移、斜坡鼓脹或新的塌陷裂縫。即使是毫米級的緩慢山體蠕動，亦可及早被發現 。監測數據同步上傳至文物保護管理平臺，地質和文物專業人員據此評估風險。當發現山體變形趨勢異常時，可迅速采取行動：比如預先轉移可移動文物、封閉游客通道、在雨季前加固邊坡或設置攔石網。通過超前防范，將山體地質災害對文物本體的威脅降到較低水平，確保那些依山而建的文化遺產得到妥善守護。礦區廠房和設備基礎沉降監測，防止地基下沉損壞生產設施。

融合北斗與視覺系統實現橋梁與邊坡的多維度融合監測。單一傳感手段在空間、時間或精度上均存在一定局限，而多源融合是提升結構監測完整性與預警能力的關鍵路徑。星地遙感通過將XDYG-18北斗高精度接收機與XDYG-EC視覺位移系統協同部署，實現了對橋梁關鍵構件（如墩頂、主梁端部、斜拉索錨點）以及邊坡監測面（滑移帶、坡面拐點等）的三維位移監測組合。GNSS系統提供垂向與水平動態變化，視覺系統則捕捉高頻局部微動，兩者聯合可對結構變形趨勢進行互相驗證與補充分析，提升監測數據的可信度與預警結果的魯棒性。在廣清高速一段重點橋隧結合段中，該系統成功識別出一次由于車輛沖擊導致的支座短時滑移，同時發現與之相關的坡面張裂變化，實現了對“點—線—面”隱患的聯動感知，滿足《廣東省橋梁結構監測技術指南》對關鍵部位多維數據融合分析的要求。大型光伏電站沉降監測，三維觀測保障支架陣列平穩運行。邊坡雷達機器視覺位移監測儀硬件定制

尾礦庫壩體形變監測，全天候守護尾礦壩安全運營。滑坡機器視覺位移監測儀軟件

平臺嵌入AI智能分析引擎，提升異常識別與趨勢預測能力。傳統水利監測主要依賴人工設閾值告警，對突發性或非線性異常難以快速識別。星地遙感在其智慧水利平臺中引入AI智能分析引擎，利用機器學習算法對海量歷史監測數據進行建模訓練，具備趨勢識別、突變檢測和潛在風險評分等功能。系統可自動識別非線性位移變化、周期性異常震蕩、突發滑移等情況，并輸出預警等級與解釋建議。以邊坡監測為例，平臺能基于10天前的微小變化趨勢，預測未來72小時的滑移風險概率，輔助決策人員提前干預。在深圳某大壩項目中，該AI模型準確識別出一次由地下水位驟升引發的庫岸局部沉降趨勢，實現了提前72小時的預警通知，為風險控制贏得了充足時間。AI分析的引入，使得水利監測系統從“報警機制”向“預測體系”轉型，邁入智能治理新階段。滑坡機器視覺位移監測儀軟件