基于空天地遥感技术的铁路外部环境安全隐患监测与管理研究

摘 要：铁路外部环境安全隐患分布范围广、种类繁多复杂，依靠人工实地作业的管理模式压力巨大，而空天地一体化遥感凭借其非接触、大范围、高效的优势可多角度、多尺度获取精细化铁路外部安全隐患数据。基于空天地遥感与图像智能解译技术，提出铁路外部环境“全域安全隐患摸底—重点对象动态监测—人工抽样现场确认—隐患定量化分级评估”的闭环管理新模式，有效推动铁路外部环境管理工作从人防向技防的转变进程。

关键词：铁路外部环境；安全隐患；行车安全；遥感技术；管理模式

中图分类号：TN948 文献标志码：A 文章编号：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，我国铁路营业里程达到15.5万km，路网覆盖范围逐年扩大，沿线环境日益复杂，铁路外部环境安全已经跃升为制约铁路安全运营的主要挑战。近年来路外环境影响行车安全事件频发，如2018年京沪高铁发生列车遭彩钢板撞击事件；2021年京津城际、京沪高铁、京哈线和津山线等多条铁路因接触网异物导致列车晚点等事件。路外安全隐患的治理水平直接关系到安全事故发生的可能性。目前，铁路外部环境安全隐患管理主要依赖于人工巡检手段或手持记录仪等少量技防手段，在铁路管理工作智能化、信息化的大趋势下，空天地遥感技术的引入，为外部环境调查工作提供了新的手段[1]，有效提升隐患管理的效率及信息化程度。

1 空天地遥感技术

遥感（Remote Sensing）即遥远的感知，其通过遥感器远距离不接触采集目标对象数据，并通过对数据的分析来获取有关地物目标，或地区，或现象的信息的一门科学与技术[2]。根据搭载传感器的平台不同，遥感可分为航天遥感（卫星、宇宙飞船）、航空遥感（有人机、无人机、飞艇和气球）、地面遥感（车辆、高塔、手持等）。

航天遥感目前多指星基遥感（卫星平台），具有全天候工作、感知范围大、基本不受地域界限和地理条件的限制等多项优势，但在实际铁路应用中存在时效性差、数据针对性低、分辨率不足的问题。

航空遥感目前多指有人机遥感与无人机遥感，具有灵活性高、数据针对性强、抵近能力强和分辨率高的优势，但在铁路实际应用中存在易受天气因素干扰、平台续航能力差、数据获取成本高的问题。

地面遥感目前多指车载（搭载传感器的汽车）或手持遥感，灵活、轻便，可探测垂直方向、顶部有遮挡（如桥下）的目标，可配合人工巡检，但在实际铁路应用中存在探测面积小，探测范围受限等问题。

空天地三种手段的遥感技术各有优势，同时也存在各自的短板[3]，将三者有机结合，互为补充，可为铁路外部环境隐患调查提供丰富的数据源，进而形成监测能力更强的空天地一体化的铁路外部环境遥感管理新模式。

2 铁路外部环境安全隐患基本概念

2.1 铁路外部环境安全隐患的定义

事故隐患是指人的活动场所、设备及设施的不安全状态，或者由于人的不安全行为和管理上的缺陷而可能导致人身伤害或者经济损失的潜在危险[4]。相应地，铁路外部环境安全隐患是指铁路限界外可能会影响行车安全或造成铁路财产损失的环境中物或人的不安全状态。

2.2 铁路外部环境安全隐患分类

结合遥感监测技术特点和数字图像处理优势，本文将铁路管理部门提出的外部环境安全隐患细化分为两大类，遥感技术可监测类与遥感技术暂不可监测类。

根据目前的遥感监测水平，遥感技术可监测类包括：有明显工程痕迹的违法施工、警示标志缺失、开采爆破，有明显设备或痕迹的采砂淘金、围垦造田、杆塔等倒落隐患，树植隐患，堆放隐患，违建违占、硬质飘浮物、轻质飘浮物。

隐蔽性或突发性较强，多与人类突发行为相关，遥感技术暂不可监测类包括：危险物品类、危害铁路通信信号设施类、危害电气化铁路设施类、非法通行类、非法烧荒类和放养牲畜类。

3 铁路外部环境现行管理模式

目前，各铁路局站段负责铁路外部环境安全日常管理工作组织。通过护路队巡检等方式开展铁路外部环境安全隐患排查，发现隐患问题并记录上报，协调推进铁路外部环境安全隐患整治[5-6]。铁路相关部门亟需利用技防手段提升站段现场隐患排查效率，并通过数字化、图像化手段辅助铁路局及国铁集团等部门的管理与决策。

4 基于遥感技术的外部环境管理模式

近年来，遥感技术凭借其大范围、全天候、无接触的优势在铁路勘察设计、建设、运维阶段获得了广泛应用。空天地三种遥感技术互为补充，扩大了单一遥感手段在铁路外部环境安全隐患信息获取能力[7]。基于多源遥感数据及遥感图像解译结果，配合铁路部门现行管理模式，建立铁路外部环境安全隐患遥感监测与管理新模式，推动外部环境管理工作从人防向技防的转变进程。

4.1 安全隐患管理新模式

针对铁路外部环境安全隐患管理现状以及存在的问题，采用基于卫星遥感、航空摄影与地基移动智能巡检相结合的天空地一体化技术，融合深度学习智能算法，搭建铁路外部环境安全隐患遥感监测管理系统，提出铁路外部环境“全域安全隐患摸底—重点对象动态监测—人工抽样现场确认—隐患定量化分级评估”的闭环管理新模式。

4.2 全域安全隐患摸底

目前，铁路站段大多采用人工记录隐患台账，存在隐患信息缺漏、动态化监测不足的问题。利用空天地立体化遥感进行安全隐患摸底，可完善路局既有的隐患台账，弥补由于人工视角或者巡查不到位导致的台账遗漏问题，并通过遥感图像可视化隐患信息，准确监测安全隐患变化区域及变化类别，打破传统文字记录，使隐患信息更直观。

采用空天地一体化的遥感技术进行站段管辖全域安全隐患摸底，调查范围为铁路中线两侧各500 m，全域安全隐患摸底工作建议一年一次。全域安全隐患摸底流程如下：①根据表1铁路外部环境安全隐患分析表及该区域实际数据获取成本，确定各类型安全隐患数据获取途径，如利用卫星影像获取、有（无）人机获取、地面遥感车获取。②根据不同数据获取途径进行数据采集。卫星影像：订购所管辖区域分辨率优于1 m卫星影像。航空影像（无人机或有人机）：设计飞行路线，航向重叠度不小于60%，旁向重叠度不小于40%，采用高精度航摄相机，分辨率设置为优于0.2 m。地面遥感车或手持设备数据：同时配备全景相机与点云激光，获取卫星影像、航片被遮挡的安全隐患信息，如桥下堆积物、警示标志缺失等，点云测量隐患面积及体积，抵近采集分辨率设置优于0.1 m，最高分辨率可达2 cm。③数据处理，利用卫星影像与航片数据制作正射影像，地基移动数据配准全景影像与点云数据。④采集安全隐患信息，利用基于深度学习的安全隐患自动提取算法，配合人工采集，获取安全隐患地理位置、面积、高度等信息，如图1所示。⑤安全隐患数据错误检查与数据合并，进行沿线段落数据采集正确性和质量检查以及拓扑错误检查。⑥统一空间地理坐标，将多源数据摸底结果进行地理坐标系统一。⑦安全隐患数据空间信息计算，根据里程和空间坐标信息，恢复和计算安全隐患的铁路要素从属信息，包含起始里程和铁路距离。

4.3 重点对象动态监测

根据全域安全隐患摸底情况与站段历史巡检记录，对重点区域及重点对象进行动态监测。动态监测数据主要由机动性较强、时效性较高的航空遥感（有人机、无人机）及地面遥感（地面遥感车、手持设备）采集，采集频率建议为春秋季1月一次，夏冬季2～3月一次。利用面向对象的遥感影像变化监测技术提取安全隐患的变化，包括安全隐患新增、拆除、面积体积变化和类型变化等，实现对安全隐患目标的快速排查，为后续评估与监管处置建立了基础。

采用空地遥感技术进行重点对象动态监测，调查范围为全域安全隐患摸底结果以及历史排查隐患聚集重点区域，重点对象动态监测流程如下：①多期影像数据预处理与精确配准，针对监测区域获取的原始遥感影像进行数据预处理获得正射影像，对不同时间、不同期次的遥感影像数据进行正射校正、影像镶嵌和影像精准配准；②利用面向对象的超像素分割（SLIC）变化监测技术完成安全隐患变化识别。将变化区域作为场景目标信息进行标注，在影像特征分割的基础上，对分割的对象进行监督分类，并对分类后的结果进行变化监测分析，将高铁沿线各类安全隐患按属性进行分类和变化监测，克服像素级变化的干扰；③根据动态监测结果，对多期影像进行叠加，完成安全隐患数据新增、删减、面积体积变化和类型更改等信息更新。

4.4 人工抽样现场确认

通过遥感影像变化监测与目标识别相结合的方式，可以在较短时间内对管护区域内安全隐患进行动态排查，及时掌握安全隐患现状。由于人工智能算法仍然存在一定的误判情形，仍需要保留人工干预以尽可能提高检测结果的准确性。另外，受影像数据质量、分辨率等现实因素制约，以及隐患目标的属性信息如高度、坚固程度、危险等级等无法从遥感影像上直观掌握，因此仍有必要对发生变化的安全隐患进行实地人工抽样现场确认。

利用铁路沿线高分辨率遥感正射影像，结合铁路线位、桥墩、安保区等地理信息，辅助巡检人员进行实地抽样巡查，在安全隐患全域摸底与动态监测结果的基础上，对安全隐患进行查漏补缺，进行实地核实，确定下一步整治处理。

4.5 隐患定量化分级评估

根据铁路外部环境安全隐患监测结果，结合地形地貌、气候条件等因素，对安全隐患进行风险分级评估，使铁路管理部门更好地掌控安全隐患致灾可能性，并作为主要数据信息辅助安全隐患处理决策。

隐患定量化分级评估流程如下：①梳理周界安全风险与外部环境安全隐患事件，深入分析风险隐患影响行车安全的原因与程度，通过专家知识与智能感知的图像解译方法对影响高铁安全运行的各类风险隐患逐个地进行判断、鉴定及归类，明确周界安全与外部环境可能影响高铁安全运行的各类因素及产生条件；②充分分析风险隐患精细判别结果，构建风险事件的致因网络，利用综合专家知识致因网络链，确定风险评估因素与标准。利用模糊层次分析法，构建因素集及评估集、推演隶属度与权重计算方法，完成对风险隐患的评估，如图2所示；③设计风险隐患分级预警机制，研究多源异构评估数据的标准化计算方法，标准化处理后评估因素，使其与风险隐患呈正相关关系，根据场景与专家知识设计基于多评价因素的分级评估策略。

5 结束语

本文提出的铁路外部环境“全域安全隐患摸底—重点对象动态监测—人工抽样现场确认—隐患定量化分级评估”的闭环管理新模式，有助于减少现场人工，提高外部环境巡检效率。其中，智能化安全隐患摸底与动态监测实现了安全隐患管理的数字化、可视化，隐患定量化分级评估结果为后续隐患处理工作提供了科学的数据依据。空天地遥感技术和新管理模式的应用推动了铁路外部环境安全隐患管理工作从人工到技防的转变。

参考文献：

[1] 肖铭哲.铁路外部环境风险源遥感监测及管理研究[J].铁道勘察，2021，47（4）：28-32.

[2] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2003.

[3] 李德仁.论空天地一体化对地观测网络[J].地球信息科学学报，2012，14（4）：419-425.

[4] 原国家安全生产监督管理总局.安全生产事故隐患排查治理暂行规定[Z].2018.

[5] 张加奇.铁路外部环境安全隐患治理对策[J].中国铁路，2020（2）：66-69.

[6] 蒋丽丽，封博卿.京沪高铁周边环境安全隐患智能监测体系研究[J].铁路计算机应用，2018，27（11）：48-51，59.

[7] 甘俊.空天地一体化铁路外部环境监管技术研究[J].铁道工程学报，2023，40（4）：99-104.

基金项目：中国铁道科学研究院院基金重点课题（2021YJ145）

第一作者简介：郑佳怡（1995-），女，硕士，工程师。研究方向为铁路遥感。