堰塞湖多源信息及其感知技術

魏 迎 奇，孫 黎 明，傅 中 志2，吳 帥 峰，蔡 紅

(1.中國水利水電科學研究院，北京 100048； 2.南京水利科學研究院，江蘇 南京 210029)

堰塞湖是指在一定的地質與地貌條件下，由地震、強降雨或火山噴發等突發事件引發的滑坡體、泥石流、火山噴發物、冰川堆積物等物質橫向阻塞河道形成堰塞體，進而造成上游段壅水而形成的湖泊。由于堰塞體主要由巖土快速堆積而成，結構物質松散，缺乏專門的泄水設施，很容易在短時間內潰決。堰塞湖形成后，堰塞湖湖區水位快速上漲，回水可能會淹沒上游居民地及其它基礎設施；而堰塞體一旦發生潰決，瞬間將對下游形成重大的洪水災害[1-2]。如1812年意大利Savio河上大滑坡形成的堰塞湖，回水淹沒造成18人死亡(其中大多數是溺水死亡)；1933年8月25日四川岷江上游茂縣疊溪鎮發生7.5級地震誘發的疊溪堰塞湖，據1933年10月21日《民國公報》載“10月11日大水災，遍及縣境16個鄉鎮，死亡三四千人，沖去田地一萬六千余畝，房屋、財產無計其數?！?840年冬天地震在印度河(Indus River)上誘發的堰塞湖，次年6月潰決造成的大水災，下游400 km處一座兵營及500人被吞沒，另有數百名村民被沖走，數千人失蹤；2018年5月12日四川汶川發生里氏8.0級地震后，導致大量山體滑坡、崩塌，形成了唐家山、石板溝、肖家橋等34座堰塞湖，其中多處堰塞湖面臨潰壩風險，成為災區內最主要的次生災害隱患。

以往因為數據匱乏、信息快速獲知和多源數據融合識別困難等問題，給堰塞湖的應急處置和科學治理決策帶來了極大的挑戰[3-4]，導致堰塞湖應急處置不及時或治理不當等而引發生了嚴重的次生災害，損失觸目驚心。汶川地震后形成的34座堰塞湖，特別是唐家山堰塞湖，在其形成之后，由于及時開展了材料的收集、整理、分析、預測及預報等相關工作，因此唐家山堰塞湖的應急處置取得了很好的效果，說明在堰塞湖發生后盡快進行堰塞湖的應急處理是防治和降低堰塞湖次生災害風險的最重要手段，快速全面對堰塞湖影響區域內的信息進行全面透徹的感知是進行堰塞湖風險處置和搶險救災的前提條件和基礎。

雖然堰塞湖形成的原因各不相同，但表征堰塞湖本體信息和環境影響因素信息的內容基本相同，主要包括堰塞湖地形、地質地貌、堆積體材料特征、水文氣象、影響區內的重要工程及設施、社會和生態環境等，這些信息將為堰塞湖風險評估、應急處理以及后續處置提供重要支撐。

目前對于堰塞湖信息的獲取和收集有很多手段和方法，如歷史數據的查詢和收集、現狀信息的監測或遙測、類似信息的經驗推求等，由于信息獲得的手段不同，方法不同，因而所獲信息的格式不同，體現出信息的多源異構特征。

信息技術隨著物聯網技術和智能分析的發展也在不斷發展，其已從信息的收集、采集向著信息透徹感知方面轉變?；谶@種認識，本文針對堰塞湖分析和處置的現狀需求，深入探討和研究了堰塞湖信息感知的基本內涵、信息內容、感知方式以及當前信息感知中存在的問題，以期通過這些探討來明確堰塞湖信息的獲取的有效方式和獲取過程，為堰塞湖的風險評估和處置提供基本依據。

1 信息感知的基本特征

1.1 信息感知

感知一詞原意是指人們對某一客觀事物表面特性的直接反映，是通過意識對內外界信息的覺察、感覺、注意、知覺的一系列過程。人是一個極度復雜、協調和智能的系統，其身體上的每一個器官都是外在世界信號的“接收器”，只要是它范圍內的信號，經過某種刺激，器官就能將其接收，并轉換為感覺信號，再經由自身的神經網路傳輸到人心念思維的中心“大腦”中進行情感格式化的處理，之后形成人的感知。

隨著計算機技術、物聯網技術與傳感技術的快速發展[5-6]，人工智能與信息感知必然會成為目前面向信息感知和數據挖掘背景下各種技術專業應用的基礎和手段，因此研究和探討基于物聯網和傳感手段的多源信息感知技術對提升專業人工智能分析至關重要。

類似人的感知，基于物聯網技術的感知也由兩個基本部分組成，即能夠接收和反映物與環境變化過程的表達以及能夠將這種表達通過網路傳輸并存儲到數據庫中。

對于人類而言，有些東西是人用眼睛看不到的，如黑暗中的物體，但人卻可以憑借手和身體去感知它們的存在；有些東西人無法用手和身體能夠觸摸到，如遠處的物體或者是風景，但人卻可以用眼睛來感知它們的存在；有些東西人無法用眼睛看到，也不能用手和身體去觸摸，如歌聲、音樂、話語等，但人卻可以用耳朵來感知它們的存在；還有一些東西，是人的感官無法直接來感覺的，如紫外線、紅外線、細胞、粒子與電磁波等，但人可以通過各種儀器或借助相關工具來感知它們的存在。對于計算機系統，雖然其沒有手眼耳鼻，但其可以通過聲控技術、量測技術、傳感技術、識別技術等各種手段來獲得各種多源信息，并對這些異構信息進行識別處理，形成計算機的感知。

就象所有生命體都能感知但其感知能力卻各不相同一樣，基于計算機技術的感知也會由于感知形式的不同而表現出不同的能力，其感知能力的差距主要體現在感知手段或感知形式的先進性和有效性方面。

1.2 堰塞湖多源信息感知體系

堰塞湖的形成和處理是一個及其復雜的過程，包括堰塞體的地質學成因、環境誘因、堰塞體形成機制和運動學特征、堰塞體物質動態演化特征、堰塞體結構及形態形成規律與特征、堰塞湖水文氣象特征、堰塞湖影響區生境特征和社會特征、堰塞湖次生災害與風險評估、堰塞湖應急治理和永久處置等等，而所有這一切都涉及到了對堰塞湖多源異構信息的感知，感知技術已成為當前堰塞湖研究和管控的首要和必備條件。

在傳統的堰塞湖搶險救災過程中存在交通條件差、時間要求高、數據種類多、數據量大、數據來源多、數據類型復雜、地理參考不統一等問題，因此導致人們在進行數據整理和分析方面出現不一致的現象?；诮y一性需要，本文歸納建立了堰塞湖多源信息感知的基本感知體系(圖1)，通過堰塞湖信息數據的基本分類，可以根據內容和分類之間的關系，確定采用的感知方法，評估對應傳感器的感知能力，為今后堰塞湖搶險救災提供理論支撐和工程指導。

堰塞湖形成后，快速獲取覆蓋堰塞湖上下游影響區域內的所有信息，并進行融合、識別和應用為搶險救災提供數據支撐。以往堰塞湖的數據采集主要是單向的靜態信息收集、傳感器動態數據實時獲取和信息的一致化處理過程。而與傳統的單純數據的采集過程不同，信息感知是在傳統數據采集的基礎上，增加數據的動態獲取、挖掘、融合、識別過程，使得數據的價值被充分利用，實現感知信息的智能化應用，是在單向采集“感”的基礎上增加了“知”的智能化感知環節。

對堰塞湖進行感知首先要統籌需要進行感知的所有內容，建立一體化的立體感知體系，實現各傳感器之間的協同感知，避免分散化造成的數據不一致和資源重復浪費。堰塞湖發生后進行多源信息快速感知，首先需要確定感知的信息種類和內容，才能根據數據的特征選擇相應的感知手段和傳感器類型，因而堰塞湖信息感知內容的確定是進行感知的基礎。

2 堰塞湖信息感知基本內容

通過以往堰塞湖大數據的收集、整理、歸納與分析，提出了依據數據專業類型、數據獲取方式和數據結構類型3種方法的分類方式，如圖2所示。

圖1 堰塞湖多源信息的感知體系Fig.1 Perception system of multi-source information of barrier lakes

圖2 堰塞湖多源信息的感知內容與分類Fig.2 Content and classification of multi-sources information perception of barrier lakes

2.1 按照專業類型分類

根據堰塞湖相關的影響區域、數據的行業類別和專業類型，從堰塞湖的專業內容用途角度，感知內容可以分為以下6類。

(1) 地理信息數據。堰塞湖發生區通常是人跡罕至、缺乏監測的偏遠區域，堰塞湖形成后快速掌握堰塞湖發生地、堰塞湖水下、上游淹沒區和潰壩后下游可能的洪水淹沒區的地形和影像，可以快速掌握堰塞湖的上下游的地形和地物狀況，快速輸出高精度三維地形圖、專題地圖、等高線圖、形變圖等，為救災決策和分析提供基礎地理地形和影像數據。

(2) 水文、氣象數據。堰塞湖災害發生特別是泄流以后的水文數據是評估下游災害影響的重要基礎數據[7-8]，通過事后重新模擬堰塞湖潰壩洪水的演進對已有水電工程設施的影響，最終能給出災害的影響結果和提前預防性應對措施。具體的水文氣象數據主要包括水位、流量、流速、橫縱斷面等水文站點測量數據；氣象數據包括雨量和天氣等；時間范圍包括堰塞湖發生前后時間段和歷史數據；位置主要包括水文站點和堰塞湖入庫、出庫和過流位置。

(3) 堆積體及相關巖土材料物理力學數據。為分析和預測堰塞體的穩定性及可能出現的破壞模式，提出相應的應急措施及搶險救災規劃方案，需充分掌握堆積體及相關巖土材料的物質組成、物理力學特性，需要采集典型位置處的物質構成、顆分狀態、密度、含水率、孔隙率、滲透特性、力學性質等基礎數據。堰塞體的物質組成與物理力學特性是決定壩體穩定的關鍵內在因素，但其獲取手段往往較為傳統，如顆分需現場采樣后進入實驗室篩分，密度、含水率、孔隙率均需現場取得原狀樣后實驗室測定，滲透與力學特性的實驗要求精度更高，往往難以現場及時獲取，這就對感知手段提出了更高的要求。

(4) 滑坡地質災害數據。為了對滑坡堰塞湖災害進行提前預警預報，應查明堰塞湖滑坡區地質環境條件，包括地形地貌、地層巖性、地質構造、不良地質現象和水文地質條件；各滑坡分布范圍、規模、形態特征、邊界條件、滑體結構與物質組成、滑帶特征及其埋深與標高、近期變形特征;研究滑坡的成生條件、形成機制和誘發因素、測試滑帶和滑體與滑床的物理力學性質和滲透性能，分析滑坡的變化特點與規律；評價各滑坡體在不同工況條件下的穩定性，為防治工程初步設計提供工程地質依據[9]。

(5) 生境信息數據。針對堰塞湖暴發后帶來嚴重的社會危害屬性以及在堰塞湖應急處置和災后恢復重建工作中所涉及的社會因素，在上游地質災害風險鏈評估中應充分考慮生境數據，具體有沿江影響范圍內人口居民分布、交通基礎設施、大型廠礦等設施、文物等元素。

當堰塞湖發生后，首先是關心對下游的人口和重大設施的影響情況，需要根據模擬分析的結果，進行相應準確的人員撤離和損失評估。主要需要掌握下游的重要工程設施、人口分布、村莊位置和河流寬度。數據包括人口分布、交通基礎設施、大型廠礦設施、河流的支流和匯水等。

(6) 重大工程設施信息數據。重大設施工程數據主要包括規劃、在建、已建的水電站、交通、廠礦等相關資料，以便評估堰塞湖險情對現有工程的影響，以及針對災害的應急預案。需要的數據包括：下游水電站的調度預案、工程的設計報告和施工報告、規劃電站的工程施工方案。主要通過相關工程主管單位及時提供。

2.2 按照數據獲取方式分類

通過上面的專業數據分類可知，需要完全研究堰塞湖的成因、形成、處置和救災的過程，數據量龐大，數據結構也各有不同，不同專業類型的數據需要不同的處理方法，根據堰塞湖多源信息的不同采集手段，可以將感知內容分為以下幾類。

(1) 遙感數據。遙感數據主要是指采用衛星、無人機等搭載光學傳感器或者激光傳感器進行遠距離測量獲取影像和地形的方法，可以利用遙感手段快速準確獲取大范圍的精細地形和影像[10]。堰塞湖多源數據中的大范圍地理信息、InSAR的滑坡監測數據和水底地形數據等。通常上下游流域大范圍的地形需要通過光學衛星或者固定翼大飛機進行數據采集，需要時間較長，而局部高精度地形和影像則利用旋翼無人機、三維激光掃描儀、多波束測深儀或者機載LiDAR進行快速測量，數據結構形式主要是地理柵格圖像和點云數據。

(2) 傳感器監測數據。傳感器監測數據主要是指采用壓力、位移、水位、溫度、雨量等單一傳感器監測的數據，傳感器的數據可以體現全天候、實時性和準確性。

(3) 文檔和檢索數據。文件檢索數據主要包括通過收集的文檔和通過互聯網海量數據中進行檢索的獲取的結果，收集的文檔包括報告、資料、紙質地圖、書籍等文檔資料，包括現有的工程報告、地圖、存檔檔案等，檢索數據包括從互聯網、數據庫、大數據中心或者在線地圖中查詢到的數據，包括下游生境數據、水電工程數據等。

(4) 圖像識別數據。通過計算機機器學習方法從現有的圖像中學習后提取和識別出的數據，例如利用對堰塞體的拍照初步利用機器學習識別粒徑大小，利用遙感影像通過圖形識別技術提取堰塞湖影響區下游的居民點和道路。

(5) 采樣實驗測定數據。堰塞體的物質組成與材料特性通常需要通過現場采樣然后實驗室測定的方式獲取。此類數據通過土工實驗規范要求的測定方式獲取，如密度、含水率、孔隙率通過現場環刀取樣后室內測定的方法，滲透特性、力學特性需現場取樣后進行二次制樣后進行室內測定，顆分狀態在有條件情況下可通過現場人工過篩稱重方式獲取，堰塞體物質組成為非常規試驗，通常結合地質物探的方式獲取。

2.3 按照數據結構類型分類

根據堰塞湖多源異構數據的數據結構不同，對應相應的計算機數據處理方式，根據堰塞湖多源信息的數據結構，可以將感知內容分為以下幾類。

(1) 地理柵格影像。具備坐標投影和地理坐標參考的單波段灰度圖(DEM、水底地形)和三波段彩色遙感影像(例如數字正射影像，DOM)，數據文件格式通常為GeoTIFF(*.tif)jpg或image(*.img)等。

(2) 圖片數據。主要是包括相機拍攝的圖片和圖片形式的資料地圖，包括jpg、png和emf等文件格式，與柵格影像相比缺乏地理參考坐標。

(3) 文檔數據。主要包括相關的報告、文字、文檔等常見的文件格式，可以直接讀取內容，包括doc、pdf、txt、docx等。

(4) 點云數據。包括利用三維激光掃描儀或者激光雷達獲取的高精度點云數據，文件格式通常為las。

(5) 矢量圖形數據。包含地理坐標的矢量圖形點線面，通常是用GIS軟件(ArcGIS、QGIS、GlobalMapper、MapGIS)和CAD軟件(AutoCAD、OpenCAD)進行編輯和保存的，文件格式shp、dxf、dwg等。

3 堰塞湖信息感知技術及分類

堰塞湖信息感知技術是針對傳感器和數據應用的數據感知方法，根據需要獲取的信息數據種類，利用合理的傳感器和合理的感知技術，最終得到感知數據并用于應用和分析。對第三節中感知內容，將堰塞湖的數據根據感知方法可以分為遙感、傳感器監測等多種感知技術手段；根據堰塞湖多源信息的精度要求和時效性要求不同，選擇適用于堰塞湖多源信息感知的傳感器和感知技術是決定數據感知整個流程的關鍵。現有堰塞湖信息感知技術主要包括以下幾種方法。

(1) 遙感方法。遙感方法具體是利用非接觸的遠距離的地球探測技術，通過利用地面、飛機、無人機或者衛星上面搭載的測量傳感器進行大范圍快速測量的感知技術。遙感方法具有面積大、效率高且受地形環境和天氣影響小，因而是目前最高效的地理信息獲取手段。

其中遙感手段的搭載平臺主要包括人造地球衛星、航天飛機、飛行器、無人機和地面基站等，搭載的測量傳感器包括光學相機、高光譜相機、激光雷達和干涉雷達等。遙感方法的特點是距離越遠獲取數據效率越高，但是分辨率提升就需要更高性能的傳感器。

目前衛星遙感方法在堰塞湖信息感知中用于堰塞湖影響區所在上下游流域的大范圍地形和高分辨率遙感影像的獲取，星載InSAR用于滑坡普查數據的感知；無人機遙感用于對堰塞湖區的地形和影像進行高精度快速測量，可以在堰塞湖發生第一時間利用無人機完成現場情況的勘察和地理信息獲?。粰C載SAR和三維激光掃描用于獲取滑坡面和堰塞體的精確形狀[11-12]。

(2) 傳感器監測方法。針對利用固定安裝的自動半自動的測量傳感器進行的實時值監測，可以充分利用現有的物聯網技術，將堰塞湖現場與流域上下游部署固定傳感器并組建物聯網實時監測相關的信息變量值，實現信息的感知。其中物聯網的組建通常借助于3G/4G網絡、GPRS網絡和北斗的短報文通訊系統，可以保證傳感器與數據中心之間形成通訊網絡，實時回傳數據和傳感器控制。應用的傳感器主要是指GNSS位移傳感器、水位傳感器、雨量傳感器、裂縫計、壓力計、溫度傳感器和流速儀等，可以全天候、自動化、實時回傳監測數據。在堰塞湖多源信息感知中，傳感器監測主要用于水文、氣象、滑坡、堰塞體等信息獲取。

(3) 取樣與實驗測定方法。取樣與實驗測定方法主要是針對堰塞體的巖土物理特性需要進行現場取樣，然后進行實驗室試驗測定。包括采用環刀取樣后進行稱重獲取密度，通過烘干測得含水率，通過比重瓶測得比重后換算孔隙率，通過二次制樣進行滲透系數測定獲取滲透特性，通過直剪、三軸、壓縮實驗獲取相應力學參數，通過現場及室內篩分結合方法測定顆分狀態。

(4) 機器學習識別。對于現場利用衛星、無人機和視頻監控攝像頭等傳感器設備獲取的大量圖形圖像，利用計算機機器學習技術通過學習已有樣本規律提取圖片中關注的信息，包括從堰塞體照片提取粒徑尺度、圖片中文字的識別和提取、遙感影像中識別下游居民區和遙感影像中提取淹沒區域等應用。機器學習識別方法需要大量的原始樣本，然后利用神經網絡進行學習，最終應用于新的圖像識別。

(5) 數據檢索查詢。數據檢索查詢用于在海量空間數據、結構化文件或者服務接口中進行查詢數據的方法，對于部分信息需要通過大數據文件或者空間數據庫中進行查詢才能得到的數據結果，包括堰塞湖上下游淹沒區包括的人口、交通、居民地等生境信息，通過互聯網上的大數據檢索查詢堰塞湖災害的相關資訊和數據。數據檢索查詢方法主要是利用對外的REST服務、數據庫查詢接口和空間數據查詢接口完成。

4 堰塞湖信息感知能力分析

信息感知能力是對傳感器獲取信息能力的一種方法，主要包括評估精確度和時效性，三個重要指標為完備性、準確性、時效性[13-14]。

4.1 遙感方法

近些年，采用遙感方法進行信息感知是目前最常用的堰塞湖地理信息獲取手段，由于其快速、全天候、不受環境影響等特點，在堰塞湖搶險救災中是最主要的感知方式。目前遙感方法的感知能力按照搭載平臺和傳感器的不同有區別：國內外衛星搭載的光學相機得到的影像分辨率已經可以達到30 cm級別，其中中國國產的高分2號衛星則達到了80 cm[15]，搭載資源3號衛星立體相機制作的DEM分辨率的分辨率通常3.5 m；固定翼和旋翼飛機得到的影像和DEM數據分辨率則可以高于10 cm，測量效率每天可以作業幾十km2；機載和基站的三維激光掃描垂直方向精度則可以達到毫米級[16]。遙感方法在近些年得到了長足的發展，為了適應堰塞湖、地震等地面部署相控點困難的情況，一些免相控、后差分的無人機快速測量方法也逐步應用；更高分辨率的光學衛星和雷達衛星產品也在增加，國產的InSAR衛星也即將投入使用，可以預見未來在堰塞湖的多源信息感知方面，遙感技術仍將是最重要的方法。但是，如何利用遙感手段提前準確發現滑坡的可能性，仍然是堰塞湖和滑坡地質災害信息感知研究中需要攻克的難題。

4.2 傳感器監測能力

傳感器監測方法重點利用傳感器自身的測值和物聯網技術達到測量和數據傳輸的目的。目前在堰塞湖發生后采用多種傳感器進行聯合監測，具體測量值的精度取決于傳感器的硬件能力，傳輸效率取決于物聯網的通訊效率，最新的北斗定位導航系統的短報文通訊功能解決了信號全覆蓋的難題。目前在堰塞湖多源信息感知領域，傳感器監測方法已經比較成熟，無論是水文監測、氣象觀測還是滑坡位移監測，都有比較好的示范應用，也為救災提供了較大幫助。例如白格堰塞湖在第一次滑坡發生后部署的GNSS變形監測傳感器，成功預測了第二次滑坡的發生，并且嘗試了無人機流速測量，熒光浮標測量等都取得了較好效果。但是目前傳感器監測在堰塞湖多源數據感知應用中也存在一些問題，如在滑坡發生后，快速安全地在不穩定滑坡體上部署傳感器，應急快速監測水文數據，在堰塞湖過流后如何設置相關的水文的傳感器參數，在洪水到來時仍然可以正常工作并傳回數據，這些方面仍然需要研究和改進。

4.3 取樣與實驗測定

堰塞體的物質組成與材料特性新的獲取手段通常為現場取樣后送至實驗室測定，該方法雖具備較高精度，但堰塞湖發生地通常較為偏遠，不具備現場即時實驗的條件，這與堰塞湖應急處置對信息感知時效性要求高相矛盾。目前雖有一些快速測定的方法，但安全性、準確性或完備性不足，如密度、含水率和孔隙率可通過核子密度濕度儀快速即時獲取，但該方法有一定程度的輻射安全問題；針對顆分狀態，相關科研單位開發了利用圖像識別方法快速獲取，但只能得到表層的分布狀態，且其準確性也是亟待解決的問題；力學特性、滲透特性目前并無較好的快速即時獲取手段，通?？拷涷炟S富的專家根據現場材料表觀狀態推定，其準確性也具備很大的主觀性。因此，在堰塞湖應急搶險中應理清利用堰塞體物質與材料特性數據的核心作用，如進行初期應急搶險處置決策時，應結合多種感知手段，將圖像識別顆分數據結合遙感獲取的堰塞體幾何形態、傳感器獲取的變形數據及收集的水文氣象數據，綜合分析堰塞體的穩定性，在此過程中，如何綜合利用并量化各類數據的分析方法是今后研究的重點。

4.4 機器學習識別

近些年，機器學習技術特別是深度學習技術的快速發展，在圖像識別、語音語義識別取得了巨大的進展，其中人臉識別、文字識別和語音識別的準確率已經提升到97%以上，這是人工智能領域中的重大進步。同時，基于機器學習的圖像識別技術在遙感圖像地物提取、混凝土壩體裂縫識別、堆積體粒徑識別等方面已經有一些探索和嘗試，因而圖像識別技術也可以引入堰塞湖多源信息感知中，包括在利用圖像識別堰塞體的粒徑分布、遙感影像中快速提取堰塞湖影響區居民地等具體的識別應用中，需要研究如何提升機器學習技術在堰塞湖相關應用中的適用性和精確度。

4.5 數據檢索查詢

數據檢索查詢方法目前主要用于在海量空間數據和互聯網數據中進行查詢檢索得到數據集合的方法，數據檢索查詢可以在海量的數據中快速查詢出準確的結果。數據形式通常包括互聯網在線地圖、空間數據庫、本地大數據文件等，主要用于快速檢索提取堰塞湖相關的數據資料和圖形圖像，技術的難點在于快速準確地檢索和挖掘出想要的信息。在堰塞湖災害發生后，快速通過已有的數據中心或者互聯網查詢相關的信息數據，比以往通過紙質資料查找和各部門匯總的方式效率高，近些年隨著互聯網技術的發展，大數據的存儲和分析、數據挖掘技術、空間數據庫和語義的智能分析理解等方面的快速發展，為堰塞湖信息感知提供了新的手段。但是目前仍然存在數據清洗困難、缺乏有效的數據共享機制和數據安全保護等方面的問題，需要進一步發展，才能為堰塞湖多源信息感知提供更強有力的支持。

5 結 語

隨著物聯網技術和智能分析的發展，堰塞湖信息的收集、采集、傳輸和存儲逐漸向信息透徹感知和數據融合等方面轉變，因此本文通過對當前堰塞湖應急處置和風險分析的現狀需求出發，深入探討和研究了堰塞湖信息感知的基本內涵、信息內容、信息分類、感知技術以及當前信息感知過程中存在的技術難題和不足，建立了堰塞湖信息分類方法，明確了信息感知的技術和過程，指出了信息感知過程中的不足，以期解決當前堰塞湖在信息感知方面存在的不規范、不完整、不深入及融合性差等問題，為今后堰塞湖風險評估和處置提供了基本支撐。