基于多源遥感的铁路外部环境隐患监测方法综述

李治泓 朱庆 廖成 胡翰 陈琳

（西南交通大学地球科学与环境工程学院，成都 611756）

0 引言

铁路在我国综合交通运输体系中扮演着至关重要的角色，是国民经济大动脉和重要的基础设施。随着我国铁路运营里程的不断增加，铁路在西部复杂艰险山区的覆盖范围快速提升，铁路外部环境日益复杂，安全隐患频繁引发重大事故，严重威胁铁路运营安全[1-3]。国家铁路局2023 年3 月发布《铁路安全风险分级管控和隐患排查治理管理办法》明确指出“推进事故预防工作科学化、信息化、标准化，实现把风险控制在隐患形成之前、把隐患消灭在事故前面。”为保障铁路安全运营，亟需对铁路外部环境隐患实施高效、精准、科学、全面的风险评估及防治措施。

铁路外部环境隐患的可靠识别和动态监测是实现风险评估、防治的重要前提。国务院办公厅转发的《关于加强铁路沿线安全环境治理工作的意见》指出，铁路两侧500 m 范围内的飘浮物隐患为重点治理对象。据多个铁路局实际数据统计，飘浮物隐患的主要类型是彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜和塑料垃圾[4-6]，本文也主要针对这5 类隐患开展研究分析。由于铁路线路跨越复杂多样的地形地貌环境，隐患分布散乱，部分隐患较细碎，同一类型隐患可能会存在形态与结构上的显著差异，不同类型的隐患也可能呈现相似特征，这导致全域隐患精确识别、监测的难度较大[7-8]。此外，隐患受外界因素（如强降雨、大风等）影响而导致事故的发生，各因素之间错综复杂的因果关系及相互作用机理使得动态监测预警难度急剧增加。

铁路外部环境隐患监测目前主要依赖人工实地巡检，人工实地巡检主观因素多，且部分区域巡检人员不可到达，另外由于隐患点多、面广，导致隐患排查效率不高、时效性较差，隐患判识结果可靠性不强。因此，基于人工实地巡检的隐患监测方法难以满足我国铁路高质量发展和防灾减灾的需求[9-11]。遥感技术具有覆盖范围广、对地观测效率高、信息丰富等优点[12-14]，利用遥感技术对铁路沿线安全隐患实施智能识别及监测预警具有重大意义，是降低铁路外部环境事故风险的有效途经。

本文首先介绍了光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达及地基视频监控作为铁路外部环境重点类型隐患遥感监测技术的应用现状以及各自的优势和不足；然后总结了现有基于遥感监测技术的隐患自动识别监测方法的特点和局限；最后，对铁路外部环境重点类型隐患智能监测的研究方向进行了展望。

1 铁路外部环境隐患遥感监测技术

近年来，空-天-地遥感平台（如星载平台、机载平台、车载平台、地基平台、背包平台等）和传感器技术（如可见光、SAR、红外传感器等）快速发展，为铁路外部环境重点类型隐患的识别及监测提供了更高空间、时间、光谱、辐射分辨率的多源多模态遥感数据。

1.1 光学遥感

光学遥感技术在铁路外部环境隐患监测方面取得了一定成效，通过获取蕴含丰富监测信息的光学影像，结合隐患自身特征，该技术已成为高效识别、监测铁路外部环境隐患的重要工具。光学遥感监测技术是利用光学成像技术采集地表反射的可见光、近红外光、短波红外光等，对所获得的影像进行分析，以实现识别和监测地物的任务要求[15-16]，通常以星载、机载平台为主。光学遥感数据根据传感器采集信号的波段数量可划分为全色、多光谱、高光谱影像[17]。全色影像利用单一宽波段记录整个光谱范围，能反映出隐患精细的几何结构和纹理特征信息，具有较高的空间分辨率，但缺乏光谱信息。多光谱影像通过几个离散的波段（如红、绿、蓝和近红外波段等）获取目标的较丰富光谱特征信息，其空间分辨率低于全色影像[18]。高光谱影像覆盖大量连续狭窄波段（数十到上千个），可以得到隐患详细的光谱特征，但受到成像技术限制，其空间分辨率最低[19]。因此，在实际应用中，通常将全色影像、多光谱影像、高光谱影像进行融合处理，以得到高空间、高光谱分辨率的光学遥感融合影像[20]，其丰富的光谱、几何结构、纹理特征信息等优势成为铁路外部环境隐患识别与监测的有利条件[21]。

目前，光学遥感技术在铁路外部环境隐患监测方面得到了较多的应用。我国自主研发的“高分二号”、“高分七号”卫星可为隐患监测提供空间分辨率优于米级的高精度遥感影像[22]，其中“高分二号”卫星遥感影像应用较多，在武九高铁鄂州东站至大冶北站区段、京津城际铁路试验区域进行了应用[23-24]。但这类单源星载光学遥感可能存在重访周期过长、受被动成像机制限制等问题，在重返时受云雾、光照、气候影响，难以获取满足隐患定期监测的时间窗口需求的影像。为此，有学者采用多源多时相星载光学遥感影像，并从中筛选出在监测时间窗口内效果较佳的影像对隐患进行监测，如SPOT-6、WorldView-3、Pléiades-2、SkySat 等遥感影像[25]。然而，在我国西南地区多云多雨的气候条件下，星载光学遥感技术仍然会受到较大程度的干扰，严重制约数据持续获取的可靠性。机载光学遥感通常处于较低的观测高度，且有更高的灵活性，能够更有效地克服云层带来的观测障碍。因此，学者在星载光学遥感技术的基础上，结合了机载光学遥感技术对隐患进行监测[5]。但机载光学遥感技术也面临一些难题：高空机载平台数据获取成本高、灵活性差、时效性难以保证；无人机平台存在坠落风险，易造成事故，为此国家铁路部门规定铁路沿线两侧500 m 范围禁飞[26]。

1.2 合成孔径雷达

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一类主动式微波成像技术，通过发射微波作用于地物产生后向散射能量所形成的回波信号，来获取地物的表面特征和介电性质，并利用成像处理算法生成SAR 影像。由于SAR 使用微波主动成像，其穿透性和抗干扰性较强，不受天气、云雾、光线影响，具备全天时、全天候监测的优势[27]。此外，彩钢瓦通常由金属材质制成，其微波反射率远远高于其他地物[28]，因此，利用SAR 对彩钢瓦房隐患进行监测时存在一定的优势。极化合成孔径雷达(Polarimetric SAR, PolSAR）是一种多参数、多通道的SAR 技术，其通过发射和接收多种极化方式的微波来探测目标的极化散射特征[29]。微波极化散射对地物的各种属性如材质、湿度、几何形态和表面粗糙度等高度敏感[30-33]。PolSAR 的优势在于其可反映隐患丰富的微波极化散射信息，有助于对铁路外部环境重点类型隐患进行识别和监测。因此，PolSAR 在铁路外部环境隐患监测方面得到了一定的应用。

我国自主研发的C 频段米级空间分辨率多极化SAR 卫星“高分三号”，以及国际上的RADARSAT-2、Sentinel-1 等PolSAR 卫星为铁路外部环境隐患识别监测提供了丰富的雷达、极化特征，其能力已在我国北京、江门等地进行了验证[34-35]。针对我国部分地区的星载PolSAR 回访周期较长、极化类型较少、SAR 波段对部分隐患的针对性不强等问题，已有学者设计了专用于服务铁路外部环境隐患识别监测的全极化SAR 卫星[36]。但由于成像机制的原因，SAR 影像不可避免的存在相干斑噪声，对其影像质量和解译效果造成影响。此外，SAR 影像不太符合人类视觉感知习惯，使得在基于深度学习的识别监测方法应用中较难人工标注训练样本，增加了监测应用的难度。

1.3 激光雷达

激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一种通过主动发射激光脉冲获取目标物三维空间信息的观测技术[37]。在铁路外部环境隐患监测中应用较多的是机载及地面（车载、背包）平台[38]。LiDAR 的激光光束具有较高的单色性、方向性和相干性，可将能量聚焦，这使得 LiDAR 在数据精度、穿透性和抗干扰性等方面表现出色，且工作不受光照条件影响，为精准提取和精细刻画监测目标三维空间特征提供了有效的技术手段。LiDAR 数据中包含的高度特征、激光反射强度和波形信息，为隐患监测提供了更多维度的数据支撑，能够提高对隐患的识别精度[39]。目前，LiDAR 已被应用于铁路外部环境隐患监测，利用LiDAR 数据中精细的三维空间信息，可实现铁路与外部环境隐患间的测距分析[40]、三维跟踪分析[41]。然而，目前应用最为广泛的LiDAR 采用单波段，无法提供丰富的光谱信息，难以直接用于隐患识别。在对隐患进行识别和监测时，常常需要将LiDAR 数据和光学影像相结合，利用前者的高度特征、激光反射强度和波形信息来增强识别监测效果[42]。此外，由于LiDAR 单一设备探测范围的限制以及监测环境中存在遮挡，LiDAR 技术难以提供大范围的监测数据，且单一平台的LiDAR 往往无法获取到隐患完整的三维结构信息。

1.4 地基视频监控

面对我国不断扩张的铁路网络与日益复杂的运营环境，铁路部门积极构建了铁路综合视频监控系统、高速铁路自然灾害及异物侵限监测系统等综合监测体系，以满足不断增长的安全运营监测需求[43]。这些监测系统在铁路车站、区段、设备机房等大量点位上部署了地基视频监控设施。对于铁路外部环境关键管控区域，如复杂山区、人口密集地区以及隧桥结合部等，采用了红外、激光综合高清视频监控技术[44]。丰富的地基视频监控数据为实现重点区域铁路外部环境隐患的针对性排查和全天时、全天候持续监测提供了有力支持，使其在复杂多变的城际铁路和艰险环境下的铁路运营场景中得到广泛应用[45-47]。但受成本限制，综合高清视频监控通常仅支持重点管控区域的布设，且由于布设的位置受限，部分视野可能被建筑物、树植等环境因素遮挡，无法完整覆盖铁路两侧500 m 范围的外部环境。

综上所述，单一的遥感监测技术难以周期性全面覆盖铁路外部环境区域，无法全面、准确地对隐患进行监测。因此，需结合各类遥感技术的特点，根据实际铁路沿线区域外部环境情况选择多源遥感监测技术，发展高效精准的多源遥感监测数据多层次融合体系，满足铁路外部环境重点类型隐患的全面识别与监测的高质量数据需求。表1 归纳了本文所介绍的各项遥感监测技术的精度、监测条件、成本、监测周期、优势及主要局限。

表1 遥感监测技术对比Tab.1 Comparison of remote sensing monitoring data sources

2 铁路外部环境重点类型隐患监测方法现状

铁路外部环境重点类型隐患监测的基本过程是通过各类监测技术获取的监测数据，结合隐患监测方法，定期识别彩钢瓦房、塑料大棚、地膜、防尘网、塑料垃圾等主要类型隐患的时空分布信息，其本质是遥感影像像素级分类问题。早期基于遥感监测数据的隐患监测方法以目视解译法为主，即解译人员通过直接观察影像，识别和解译遥感影像中的隐患，这种方法面临主观性影响多和人工劳动强度大的问题。随着遥感影像自动化解译方法的发展，在隐患监测领域也开启了应用，极大程度上缓解了目视解译法的压力。对于目前应用于铁路外部环境隐患监测领域的自动化解译方法，可根据隐患分类特征获取的方式划分为基于人工特征和基于深度学习两大类别。

2.1 基于人工特征的隐患监测方法

基于人工特征的隐患监测方法是指通过领域先验知识分析隐患与其他地物特征上的差异，人为地设计特征模型，再结合人工设定阈值或传统机器学习模型对铁路外部环境重点类型隐患进行识别[48-49]，基于人工特征的隐患监测方法流程如图1 所示。

图1 基于人工特征的隐患监测方法流程Fig.1 Process of hazard monitoring method based on human-crafted feature

在人工特征设计方面，学者通常结合领域先验知识从各类光谱、纹理、雷达等特征中选取能映射隐患的特征类型，对所选的特征进行组合、权重调节及特定的数学变换，从而构建出能够高效凸显隐患特点的人工特征模型。以光谱特征为主的人工特征模型应用较为广泛，例如：彩钢瓦通常为蓝色或红色，在蓝色和近红外波段之间呈现出明显的“U 形谷”，针对彩钢瓦房这种独特的光谱特征，学者构建了彩钢瓦指数[50]、归一化差异蓝色建筑指数[51]、 归一化差异红色建筑指数[51]等对彩钢瓦房进行提取；针对以塑料垃圾在近红外波段具有独特的反射特性，学者构建了塑料指数和反向归一化植被指数[52]等对塑料垃圾进行提取。但这类以光谱特征为主的方法通常以像素为分析单元，难以将光谱特征、纹理特征及上下文信息结合，无法满足复杂的环境下的隐患识别监测需求。为解决这一问题，基于对象的图像分析方法被提出，通过采用非参数监督分类[53]、多分辨率分割[54-55]、平均局部方差函数[56]将像素分组以形成对象，再对各类对象的特征进行分析，构建出更具代表性的隐患人工特征模型。此外，随着SAR、LiDAR 等多源遥感数据的广泛应用，结合雷达特征[57]、高度特征[58]的人工特征模型也进一步提升了隐患识别的精度。

在结合机器学习模型进行识别监测方面，学者对机器学习模型本身研究并不多，一般直接采用较为成熟的模型，包括决策树[59]、支持向量机[60]、随机森林[61]、神经网络模型[62]、多核主动学习[63]等。

综上，基于人工特征的隐患监测方法可高效率运行，在具有明显选定特征的影像上表现良好。但人工特征模型在设计的过程中需要大量的领域先验知识来支撑特征的选取，并且需要大量交叉验证才能有效应用。此外，防尘网、塑料大棚、地膜等塑料覆盖物的光谱、散射特征相似，也导致基于人工特征的监测方法难以将它们彼此区分。并且，当面对特征存在一定差异的隐患和新的场景时，基于人工特征的隐患监测方法需要重新设计人工特征模型，泛化能力较差，难以灵活应用于广域范围铁路外部环境大规模的隐患监测。

2.2 基于深度学习的隐患监测方法

基于深度学习的隐患监测方法是通过各类遥感监测数据构建训练数据集，采用深度学习模型自动学习隐患分类特征，以实现铁路外部环境重点类型隐患的识别[64]。基于深度学习的隐患监测方法流程如图2 所示。

图2 基于深度学习的监测方法流程Fig.2 Process of hazard monitoring method based on deep learning

基于深度学习的方法可以通过端到端的训练，自动从数据中学习从低层次光谱、纹理到高层次语义等各层次的分类特征，能够有效地对复杂场景影像进行解译，在铁路外部环境重点类型隐患的识别与监测方面取得了良好的效果[65]。目前，针对本文所研究的隐患类型，卷积神经网络模型应用最为广泛。其中一些研究采用现有的卷积神经网络模型结构对隐患进行提取，例如：文献[66]采用了1D-CNN 捕捉光谱曲线的微妙细节和整体趋势来实现塑料大棚的识别；文献[67]采用了DeepLabv3+语义分割模型，该模型使用空洞卷积来扩大感受野，有助于更好地捕捉影像中的上下文特征，使其能够准确地识别出防尘绿网；文献[68]采用了U-net 模型，这种网络的结构呈U 形，包含对称的下采样（编码器）和上采样（解码器）路径，有助于更好地捕获影像中的局部和全局特征，实现防尘网精准识别。尽管现有的网络模型结构被直接应用于隐患识别并取得了一定成效，但对隐患和遥感影像特点的考虑尚显不足，对于隐患边界的精准提取、小尺寸隐患的可靠识别监测以及存在相似特征隐患的区分等方面仍有待提升。因此，许多学者致力针对这些特点优化卷积神经网络模型以取得更优的识别效果，例如：针对彩钢瓦房所处背景场景复杂这一特点，文献[69]构建了一种基于变形感知特征增强和对齐网络（DFEANet），其中变形感知特征增强模块可自适应调整感知场，以更好地分离复杂背景和彩钢瓦房建筑，特征对齐与门控融合模块用于细化边界、保留结构细节，以改善相邻特征之间的错位，并在融合过程中抑制冗余信息；针对隐患类别间数量和分布不均衡，且部分隐患尺度较小的特点，文献[70]提出了一种基于ResUNet 模型的方法，通过引入残差块对U-NET 进行改进，以更有效地学习和保留图像中的特征，同时引入纹理增强模块以提高对纹理特征的感知，并采用多尺度Lovász 损失函数解决类别不平衡问题，在识别隐患边界和小目标时具有较优效果；针对塑料大棚、地膜尺度多样且存在大量相似特征而难以准确区分的特点，文献[71]提出了扩张和非局部卷积神经网络（DNCNN），其包括多个多尺度扩张卷积块和一个非局部特征提取模块，前者用于聚合多级空间特征以考虑地物尺度变化，后者通过非局部模块提取全局和上下文特征，从而增强大棚和地膜之间的可分性。

此外，针对高质量的像素级别标签获取成本较高的问题，学者们引入了半监督和弱监督的学习范式，例如：文献[72]使用多尺度可变形卷积神经网络适应复杂城市景观，采用半监督学习策略整合有限标记数据和大量无标记数据，提高了模型识别防尘网的泛化能力和性能；文献[73]提出了一种粗到细的弱监督分割方法，利用弱监督学习降低标签获取成本，再通过先分类-再分割策略提高防尘网识别的完整性和准确性。

综上所述，基于人工特征的隐患监测方法在有明显选定特征的影像上表现良好，但人工特征模型的构建需要大量先验知识支撑，在铁路覆盖范围广泛、环境及隐患复杂多样、监测数据多源异构等情况下存在较大局限。相比之下，基于深度学习的方法通过端到端的训练，自动从数据中学习各层次隐患特征，通常具有更优的识别效果和泛化能力，但面对广域范围铁路外部环境隐患监测的应用场景时，仍普遍存在人工标注训练样本数据匮乏、泛化能力有限、特征学习和模型训练过程复杂且耗费时间较长等困境。此外，深度学习模型学习到的隐患特征不一定有清晰的物理意义，存在可解释性较差的问题。为克服这些限制，可以深入研究迁移学习、增量学习、半监督学习、自监督学习、强化学习、元学习等方式，并结合领域先验知识引导提取高层次语义特征，降低标注数据依赖，使提取结果更精准、全面、可靠，使模型泛化能力更强、更加适用广域范围铁路外部环境。

3 铁路外部环境重点类型隐患智能监测研究展望

在遥感监测技术和人工智能蓬勃发展的大背景下，海量多源异构遥感数据的涌现和先进深度学习模型的引入，极大地提高了铁路隐患监测的精度、效率及自动化水平。然而，面对铁路运营中复杂多变的外部环境和动态监测的应用场景，铁路隐患监测在数据、模型和知识应用层面仍然面临着一系列的挑战。本文从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测这3 个方面进行展望，3 方面之间的关联如图3 所示。

图3 多源遥感融合隐患智能监测的展望Fig.3 The prospect of multi-source remote sensing fusion for intelligent hazard monitoring

3.1 铁路外部环境多源遥感数据多层次融合

光学遥感、SAR、LiDAR、地基视频监控技术在铁路外部环境隐患识别监测方面提供了多源异构的监测数据，且均取得了一定的成效。然而，这些遥感技术在抗干扰性、全天候监测、成像噪声、分类信息的丰富程度、数据覆盖完整性等方面仍存在或多或少的局限。此外，铁路外部环境与隐患自身的复杂多样性，以及部分线路高频的巡检需求，对遥感监测数据的时空分辨率也提出了挑战，现实中难以直接获取满足这些要求的高质量监测数据[74]。多源遥感数据融合有望克服以上限制。现有遥感数据融合可分为3 个层次——像素层融合、特征层融合及决策层融合[75]。像素层融合主要有全色、多光谱、高光谱影像之间的融合，以及光学遥感与SAR 之间的融合。通过像素层融合可以引入更丰富的分类信息，也可以利用SAR 辅助光学影像去云[76]，如何实现多源影像的高效校正、配准等预处理及多源影像间的高精度无缝融合是像素层融合亟需关注的重点问题；特征层融合针对遥感数据的特点提取特征来进行融合，具有灵活性、融合效率高等优势[77]，在融合过程中如何实现多源异构数据中隐患特征对齐并制定有效的特征融合策略是需要关注的研究方向；而决策层融合则涉及深层次的语义信息融合，具有鲁棒性、自适应性强等优势[78]，如何实现多源异构数据中存在较大差异和潜在冲突的语义信息的高质量融合是重要研究方向。因此，未来可进一步探索面向铁路外部环境隐患监测应用的多源遥感多层次有效协同融合策略，通过系统深入分析多源遥感数据间的互补合作关系，整合不同平台和传感器的优势，为铁路隐患识别监测提供高质量数据支撑。此外，从硬件技术的角度出发，发展多模融合成像系统也是实现多源遥感数据高效融合的有效途径，可以有效降低多源遥感数据融合的复杂度，显著提升融合性能。

3.2 铁路外部环境隐患精准识别模型构建

基于深度学习的隐患监测方法相较基于人工特征的隐患监测方法在大量研究场景下展现出了更高的精度和更强的适用性，但深度学习模型可解释性较弱，且通常依赖于大量的人工标注训练样本数据，并且，实际应用中难以获取广域范围铁路外部环境中大规模、高质量、完备的训练样本数据，导致深度学习模型隐患识别监测的泛化能力有限。领域先验知识的结合能够有效降低深度学习对训练样本数据的依赖[79]。知识图谱可以有效整合领域先验知识，并以结构化的形式对领域先验知识进行存储，使得深度学习模型能够更好地理解和利用领域先验知识[80]。迁移学习可以将源域中从大量标注训练数据里提取的知识迁移至目标域，以提高在目标域上的性能[81]。因此，在铁路外部环境隐患精准识别模型构建过程中，可建立铁路外部环境关键类型隐患的遥感知识图谱，通过共享实体和关系、实体对齐、语义相似度计算以及领域自适应等方式，利用知识图谱为模型迁移提供丰富的语义信息和关联关系，引导和约束根据训练样本数据丰富地区构建的隐患识别模型迁移至铁路全域范围，从而提升对铁路外部环境隐患的识别性能[82-83]。通过上述构建方式可以实现数据-知识协同驱动，使得深度学习模型能够对广域范围铁路外部环境重点类型隐患实现精准识别，也是提升深度学习模型可解释性的一个重要方向。此外，增量学习可在已有深度学习模型的基础上，通过引入新的隐患数据或任务来更新和扩展模型，并使深度学习模型对新旧隐患识别监测任务均拥有较好的性能[84-85]，因此增量学习是实现识别模型快速落地应用的重要方向。

3.3 知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测

铁路外部环境隐患涵盖的类型繁多且数量庞大，其演化为事故受多种错综复杂的因果关系影响，仅通过铁路外部环境重点类型隐患的时空分布信息对其进行定期监测，以及对监测结果不分主次顺序的治理管控，可能会导致较高风险隐患未被及时治理，从而引发事故。计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）模型可以对复杂环境下隐患受风场等因素作用下的运动轨迹进行模拟，并结合各类传感器的动态监测数据（风速风向、降雨量等），对铁路外部环境隐患进行精细化智能动态监测[86]。但CFD 模拟通常运算量较大，难以应用于大尺度场景。CFD 模拟结合深度学习技术可以构建降阶模型，实现对CFD 模拟隐患复杂侵限时空过程的高效近似[87]。然而，深度学习模型的构建面临铁路外部环境隐患侵限训练样本数据不完备的情况，需结合侵限相关的专家经验知识以提升基于深度学习的CFD 降阶的模拟精度[88]。知识图谱具备对事故多因素耦合触发机理深层次精准刻画的能力[89]，可通过充分考虑各类型隐患的自身属性，以及隐患与环境因素间的互馈作用与级联效应，结合侵限事故风险管控领域专家经验知识来提取事故风险因素，并根据重点类型隐患历史事故信息，抽取事故触发的风险因素本体及相关知识，构建铁路外部环境重点类型隐患侵限知识图谱[90]。因此，通过知识图谱引导CFD 深度学习降阶模型的构建，是揭示隐患-事故安全态势时空演化规律、实现隐患动态智能监测所值得关注的一个研究方向。

4 结束语

面向铁路外部环境重点类型隐患高效、精准、智能监测需求，本文分析了光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控作为铁路外部环境重点类型隐患遥感监测技术的优势、局限及应用现状，归纳总结了以基于人工特征和基于深度学习为代表的两类铁路外部环境重点类型隐患监测方法的特点与不足。通过分析发现，单一遥感监测技术在抗干扰性、全天候监测、成像噪声、分类信息的丰富程度、数据覆盖完整性等方面仍存在或多或少的局限，难以直接获取满足隐患监测要求的高质量监测数据；现有隐患监测方法泛化能力均有限，难以对广域范围铁路外部环境适用；隐患侵限事故演化机理复杂，仅通过定期监测隐患的时空分布信息可能导致风险管控滞后。为了应对这些局限与挑战，从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测这三方面进行了研究展望。为铁路外部环境高质量监测数据获取、隐患高效精准识别、动态智能监测预警、侵限风险态势感知以及安全事故预测防控等提供了新思路。