軟弱地基高層建筑沉降監測：在軟弱土地基上的高層建筑常面臨不均勻沉降的風險。如果某一角沉降過大，會導致建筑結構開裂甚至傾斜傾覆。傳統做法是在建筑四周布置沉降觀測點，用水準儀定期測量基礎沉降量。然而這種點狀監測難以及時反映整棟建筑的沉降態勢。借助無人機視覺位移監測技術，可對高層建筑進行更完整的沉降監控。無人機圍繞建筑緩慢盤旋，拍攝建筑物底部和立面的特征點影像，通過三維重建計算建筑相對于不動基準點的沉降量和傾斜角度。毫米級精度的觀測使得哪怕基礎只下沉幾毫米也能被覺察 。監測數據通過云平臺傳送給結構工程師，實現對建筑沉降的長期跟蹤。若發現某側沉降趨勢明顯，管理單位可及時采取地基加固、調整荷載分布等補救措施，防止不均勻沉降進一步發展危及結構安全。同時，這些高精度數據也為后續類似地基條件建筑的設計改進提供了寶貴經驗依據。輸電塔基座沉降監測，毫米級感知傾斜趨勢防范倒塔風險。地下公共人防工程機器視覺位移監測儀解決方案

古建筑傾斜變化監測：古塔、古廟等歷史建筑如果發生傾斜，將嚴重威脅文物的結構安全。以往文保人員通過拉線、懸錘等方法粗略監測傾斜度，精度有限且需攀爬建筑進行測量，可能對文物造成干擾。采用無人機視覺位移監測技術，可以在不接觸古建筑的情況下精確跟蹤其傾斜變化。無人機環繞建筑飛行，獲取四面外墻的影像數據，建立建筑的三維垂直參考模型。之后定期重復觀測，系統通過對比新舊模型，可計算出古建筑頂部相對于底部的水平位移以及傾斜角度變化，精度達到毫米量級 。整個過程無需觸碰建筑本體，避免了對文物的二次傷害。監測結果上傳至文物保護管理平臺，專業人員能夠遠程查看傾斜曲線的新近走勢。如果發現古建筑傾斜度加速發展，將及時采取加固扶正等干預措施，防止建筑進一步失穩傾倒，很大程度延長文物的壽命。攔水壩機器視覺位移監測儀儀器古墓封土沉降監測，保護地下陵寢免受塌陷威脅文物安全。

在智慧水庫體系中，邊遠站點電力與網絡條件不足成為制約自動化監測推進的瓶頸。星地遙感的多款設備如XDYG-18北斗接收機與XDYG-EC視覺位移系統，均具備強大的邊緣計算能力，可在設備本地實現數據解算、異常判斷和預警輸出，減少對中心服務器的依賴。設備支持接入聲光報警器、數據采集單元，形成前端智能反應機制；并可通過4G、LoRa等多模通信網絡與后端平臺建立數據同步，保障信息實時上傳與指令下達。實際應用中，在多個小型水庫、邊坡和礦山場景已部署的星地遙感設備，不僅具備單獨運行能力，還通過云平臺實現集中控制與遠程升級維護。邊緣智能不僅降低了運維壓力，也為建立真正“無人值守、全覆蓋”的現代水利監測體系提供了可行路徑。

儲能場站地基穩定性監測：新建的電網儲能場站往往由大量電池模塊和變流設備組成，這些設備對安裝地面的平整穩定要求高。如果地基發生不均勻沉降，可能導致設備傾斜移位，進而引發連接件受損或安全隱患。傳統定點監測手段難以及時覆蓋整個場站基礎的細微變化。引入無人機視覺位移監測技術后，可對儲能站內建筑物基礎和設備支撐點進行巡檢。無人機攜帶高精度攝像頭在場站上空巡航，獲取地面及設備基座的多視角圖像數據，構建場站地形和設備布置的數字模型。通過對不同時間的模型進行比對分析，毫米級位移監測可準確發現某區域地基下沉幾毫米的細微變化。監測系統將結果上傳云平臺，運維人員遠程獲取各設備區的沉降趨勢報告。如發現某些電池柜基礎持續下沉或傾斜，運維團隊可及早采取補強地基或重新調平等措施，避免設備進一步傾斜損壞并降低起火等風險，保障儲能場站長期安全運行。周期性位移監測輔助設備檢修，數據驅動電力設施預測性維護。

隧道高風險區段支持多點融合布控，實現立體式變形感知。根據《廣東省公路隧道結構監測技術指南》要求，隧道高風險區段如淺埋段、斷層帶及隧道出口等區域，應優先實施高密度監測。星地遙感針對隧道特有結構和環境，推出“北斗+視覺+地基雷達”三類傳感器融合方案。北斗系統主要監測襯砌整體沉降與位移，視覺系統布設于拱頂、墻腳位置，實時識別裂縫演變與結構形變；地基MIMO雷達系統覆蓋隧道口外部邊坡與洞身段地表，監控面狀滑移及潛在崩塌風險。在佛山某城市隧道工程中，該融合系統有效捕捉了襯砌頂部沉降與拱腰水平位移協同變化的趨勢，平臺自動疊加三種監測數據，輸出沉降趨勢圖和預警等級，輔助運維部門在發現異常前制定加固與限流措施，是高等級隧道“結構+圍巖”雙重感知體系的典型實踐。城市地下工程施工期間，用視覺監測判斷周邊建筑是否受擾動。邊坡雷達機器視覺位移監測儀解決

露天礦邊坡位移實時監測，提前預警滑坡風險保障作業安全。地下公共人防工程機器視覺位移監測儀解決方案

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。地下公共人防工程機器視覺位移監測儀解決方案