基于空天地遙感技術的鐵路外部環境安全隱患監測與管理研究

摘 要：鐵路外部環境安全隱患分布范圍廣、種類繁多復雜，依靠人工實地作業的管理模式壓力巨大，而空天地一體化遙感憑借其非接觸、大范圍、高效的優勢可多角度、多尺度獲取精細化鐵路外部安全隱患數據。基于空天地遙感與圖像智能解譯技術，提出鐵路外部環境“全域安全隱患摸底—重點對象動態監測—人工抽樣現場確認—隱患定量化分級評估”的閉環管理新模式，有效推動鐵路外部環境管理工作從人防向技防的轉變進程。

關鍵詞：鐵路外部環境；安全隱患；行車安全；遙感技術；管理模式

中圖分類號：TN948 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）22-0141-04

Abstract： The hidden dangers of railway external environment are widely distributed， various and complex， and the management mode of relying on manual field operation is under great pressure. With its non-contact， large-scale and efficient advantages， air-space-earth integrated remote sensing can obtain fine railway external safety hidden danger data from multiple angles and multi-scales. Based on the technology of space-space remote sensing and intelligent image interpretation， a new closed-loop management model of "global security hidden danger mapping-key object dynamic monitoring-manual sampling on-site confirmation-hidden danger quantitative classification assessment" in railway external environment is put forward. Effectively promote the transformation process of railway external environment management from civil air defense to technical defense.

Keywords： railway external environment; safety hidden danger; driving safety; remote sensing technology; management mode

截至2022年底，我國鐵路營業里程達到15.5萬km，路網覆蓋范圍逐年擴大，沿線環境日益復雜，鐵路外部環境安全已經躍升為制約鐵路安全運營的主要挑戰。近年來路外環境影響行車安全事件頻發，如2018年京滬高鐵發生列車遭彩鋼板撞擊事件；2021年京津城際、京滬高鐵、京哈線和津山線等多條鐵路因接觸網異物導致列車晚點等事件。路外安全隱患的治理水平直接關系到安全事故發生的可能性。目前，鐵路外部環境安全隱患管理主要依賴于人工巡檢手段或手持記錄儀等少量技防手段，在鐵路管理工作智能化、信息化的大趨勢下，空天地遙感技術的引入，為外部環境調查工作提供了新的手段[1]，有效提升隱患管理的效率及信息化程度。

1 空天地遙感技術

遙感（Remote Sensing）即遙遠的感知，其通過遙感器遠距離不接觸采集目標對象數據，并通過對數據的分析來獲取有關地物目標，或地區，或現象的信息的一門科學與技術[2]。根據搭載傳感器的平臺不同，遙感可分為航天遙感（衛星、宇宙飛船）、航空遙感（有人機、無人機、飛艇和氣球）、地面遙感（車輛、高塔、手持等）。

航天遙感目前多指星基遙感（衛星平臺），具有全天候工作、感知范圍大、基本不受地域界限和地理條件的限制等多項優勢，但在實際鐵路應用中存在時效性差、數據針對性低、分辨率不足的問題。

航空遙感目前多指有人機遙感與無人機遙感，具有靈活性高、數據針對性強、抵近能力強和分辨率高的優勢，但在鐵路實際應用中存在易受天氣因素干擾、平臺續航能力差、數據獲取成本高的問題。

地面遙感目前多指車載（搭載傳感器的汽車）或手持遙感，靈活、輕便，可探測垂直方向、頂部有遮擋（如橋下）的目標，可配合人工巡檢，但在實際鐵路應用中存在探測面積小，探測范圍受限等問題。

空天地三種手段的遙感技術各有優勢，同時也存在各自的短板[3]，將三者有機結合，互為補充，可為鐵路外部環境隱患調查提供豐富的數據源，進而形成監測能力更強的空天地一體化的鐵路外部環境遙感管理新模式。

2 鐵路外部環境安全隱患基本概念

2.1 鐵路外部環境安全隱患的定義

事故隱患是指人的活動場所、設備及設施的不安全狀態，或者由于人的不安全行為和管理上的缺陷而可能導致人身傷害或者經濟損失的潛在危險[4]。相應地，鐵路外部環境安全隱患是指鐵路限界外可能會影響行車安全或造成鐵路財產損失的環境中物或人的不安全狀態。

2.2 鐵路外部環境安全隱患分類

結合遙感監測技術特點和數字圖像處理優勢，本文將鐵路管理部門提出的外部環境安全隱患細化分為兩大類，遙感技術可監測類與遙感技術暫不可監測類。

根據目前的遙感監測水平，遙感技術可監測類包括：有明顯工程痕跡的違法施工、警示標志缺失、開采爆破，有明顯設備或痕跡的采砂淘金、圍墾造田、桿塔等倒落隱患，樹植隱患，堆放隱患，違建違占、硬質飄浮物、輕質飄浮物。

隱蔽性或突發性較強，多與人類突發行為相關，遙感技術暫不可監測類包括：危險物品類、危害鐵路通信信號設施類、危害電氣化鐵路設施類、非法通行類、非法燒荒類和放養牲畜類。

3 鐵路外部環境現行管理模式

目前，各鐵路局站段負責鐵路外部環境安全日常管理工作組織。通過護路隊巡檢等方式開展鐵路外部環境安全隱患排查，發現隱患問題并記錄上報，協調推進鐵路外部環境安全隱患整治[5-6]。鐵路相關部門亟需利用技防手段提升站段現場隱患排查效率，并通過數字化、圖像化手段輔助鐵路局及國鐵集團等部門的管理與決策。

4 基于遙感技術的外部環境管理模式

近年來，遙感技術憑借其大范圍、全天候、無接觸的優勢在鐵路勘察設計、建設、運維階段獲得了廣泛應用。空天地三種遙感技術互為補充，擴大了單一遙感手段在鐵路外部環境安全隱患信息獲取能力[7]。基于多源遙感數據及遙感圖像解譯結果，配合鐵路部門現行管理模式，建立鐵路外部環境安全隱患遙感監測與管理新模式，推動外部環境管理工作從人防向技防的轉變進程。

4.1 安全隱患管理新模式

針對鐵路外部環境安全隱患管理現狀以及存在的問題，采用基于衛星遙感、航空攝影與地基移動智能巡檢相結合的天空地一體化技術，融合深度學習智能算法，搭建鐵路外部環境安全隱患遙感監測管理系統，提出鐵路外部環境“全域安全隱患摸底—重點對象動態監測—人工抽樣現場確認—隱患定量化分級評估”的閉環管理新模式。

4.2 全域安全隱患摸底

目前，鐵路站段大多采用人工記錄隱患臺賬，存在隱患信息缺漏、動態化監測不足的問題。利用空天地立體化遙感進行安全隱患摸底，可完善路局既有的隱患臺賬，彌補由于人工視角或者巡查不到位導致的臺賬遺漏問題，并通過遙感圖像可視化隱患信息，準確監測安全隱患變化區域及變化類別，打破傳統文字記錄，使隱患信息更直觀。

采用空天地一體化的遙感技術進行站段管轄全域安全隱患摸底，調查范圍為鐵路中線兩側各500 m，全域安全隱患摸底工作建議一年一次。全域安全隱患摸底流程如下：①根據表1鐵路外部環境安全隱患分析表及該區域實際數據獲取成本，確定各類型安全隱患數據獲取途徑，如利用衛星影像獲取、有（無）人機獲取、地面遙感車獲取。②根據不同數據獲取途徑進行數據采集。衛星影像：訂購所管轄區域分辨率優于1 m衛星影像。航空影像（無人機或有人機）：設計飛行路線，航向重疊度不小于60%，旁向重疊度不小于40%，采用高精度航攝相機，分辨率設置為優于0.2 m。地面遙感車或手持設備數據：同時配備全景相機與點云激光，獲取衛星影像、航片被遮擋的安全隱患信息，如橋下堆積物、警示標志缺失等，點云測量隱患面積及體積，抵近采集分辨率設置優于0.1 m，最高分辨率可達2 cm。③數據處理，利用衛星影像與航片數據制作正射影像，地基移動數據配準全景影像與點云數據。④采集安全隱患信息，利用基于深度學習的安全隱患自動提取算法，配合人工采集，獲取安全隱患地理位置、面積、高度等信息，如圖1所示。⑤安全隱患數據錯誤檢查與數據合并，進行沿線段落數據采集正確性和質量檢查以及拓撲錯誤檢查。⑥統一空間地理坐標，將多源數據摸底結果進行地理坐標系統一。⑦安全隱患數據空間信息計算，根據里程和空間坐標信息，恢復和計算安全隱患的鐵路要素從屬信息，包含起始里程和鐵路距離。

4.3 重點對象動態監測

根據全域安全隱患摸底情況與站段歷史巡檢記錄，對重點區域及重點對象進行動態監測。動態監測數據主要由機動性較強、時效性較高的航空遙感（有人機、無人機）及地面遙感（地面遙感車、手持設備）采集，采集頻率建議為春秋季1月一次，夏冬季2～3月一次。利用面向對象的遙感影像變化監測技術提取安全隱患的變化，包括安全隱患新增、拆除、面積體積變化和類型變化等，實現對安全隱患目標的快速排查，為后續評估與監管處置建立了基礎。

采用空地遙感技術進行重點對象動態監測，調查范圍為全域安全隱患摸底結果以及歷史排查隱患聚集重點區域，重點對象動態監測流程如下：①多期影像數據預處理與精確配準，針對監測區域獲取的原始遙感影像進行數據預處理獲得正射影像，對不同時間、不同期次的遙感影像數據進行正射校正、影像鑲嵌和影像精準配準；②利用面向對象的超像素分割（SLIC）變化監測技術完成安全隱患變化識別。將變化區域作為場景目標信息進行標注，在影像特征分割的基礎上，對分割的對象進行監督分類，并對分類后的結果進行變化監測分析，將高鐵沿線各類安全隱患按屬性進行分類和變化監測，克服像素級變化的干擾；③根據動態監測結果，對多期影像進行疊加，完成安全隱患數據新增、刪減、面積體積變化和類型更改等信息更新。

4.4 人工抽樣現場確認

通過遙感影像變化監測與目標識別相結合的方式，可以在較短時間內對管護區域內安全隱患進行動態排查，及時掌握安全隱患現狀。由于人工智能算法仍然存在一定的誤判情形，仍需要保留人工干預以盡可能提高檢測結果的準確性。另外，受影像數據質量、分辨率等現實因素制約，以及隱患目標的屬性信息如高度、堅固程度、危險等級等無法從遙感影像上直觀掌握，因此仍有必要對發生變化的安全隱患進行實地人工抽樣現場確認。

利用鐵路沿線高分辨率遙感正射影像，結合鐵路線位、橋墩、安保區等地理信息，輔助巡檢人員進行實地抽樣巡查，在安全隱患全域摸底與動態監測結果的基礎上，對安全隱患進行查漏補缺，進行實地核實，確定下一步整治處理。

4.5 隱患定量化分級評估

根據鐵路外部環境安全隱患監測結果，結合地形地貌、氣候條件等因素，對安全隱患進行風險分級評估，使鐵路管理部門更好地掌控安全隱患致災可能性，并作為主要數據信息輔助安全隱患處理決策。

隱患定量化分級評估流程如下：①梳理周界安全風險與外部環境安全隱患事件，深入分析風險隱患影響行車安全的原因與程度，通過專家知識與智能感知的圖像解譯方法對影響高鐵安全運行的各類風險隱患逐個地進行判斷、鑒定及歸類，明確周界安全與外部環境可能影響高鐵安全運行的各類因素及產生條件；②充分分析風險隱患精細判別結果，構建風險事件的致因網絡，利用綜合專家知識致因網絡鏈，確定風險評估因素與標準。利用模糊層次分析法，構建因素集及評估集、推演隸屬度與權重計算方法，完成對風險隱患的評估，如圖2所示；③設計風險隱患分級預警機制，研究多源異構評估數據的標準化計算方法，標準化處理后評估因素，使其與風險隱患呈正相關關系，根據場景與專家知識設計基于多評價因素的分級評估策略。

5 結束語

本文提出的鐵路外部環境“全域安全隱患摸底—重點對象動態監測—人工抽樣現場確認—隱患定量化分級評估”的閉環管理新模式，有助于減少現場人工，提高外部環境巡檢效率。其中，智能化安全隱患摸底與動態監測實現了安全隱患管理的數字化、可視化，隱患定量化分級評估結果為后續隱患處理工作提供了科學的數據依據。空天地遙感技術和新管理模式的應用推動了鐵路外部環境安全隱患管理工作從人工到技防的轉變。

參考文獻：

[1] 肖銘哲.鐵路外部環境風險源遙感監測及管理研究[J].鐵道勘察，2021，47（4）：28-32.

[2] 趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京：科學出版社，2003.

[3] 李德仁.論空天地一體化對地觀測網絡[J].地球信息科學學報，2012，14（4）：419-425.

[4] 原國家安全生產監督管理總局.安全生產事故隱患排查治理暫行規定[Z].2018.

[5] 張加奇.鐵路外部環境安全隱患治理對策[J].中國鐵路，2020（2）：66-69.

[6] 蔣麗麗，封博卿.京滬高鐵周邊環境安全隱患智能監測體系研究[J].鐵路計算機應用，2018，27（11）：48-51，59.

[7] 甘俊.空天地一體化鐵路外部環境監管技術研究[J].鐵道工程學報，2023，40（4）：99-104.

基金項目：中國鐵道科學研究院院基金重點課題（2021YJ145）

第一作者簡介：鄭佳怡（1995-），女，碩士，工程師。研究方向為鐵路遙感。