滑坡发生前，山体往往已经“动”了，只是肉眼难以察觉。如何在地质灾害酿成之前提前识别风险？

近日，于德清“世界地信之家”举行的2026年中国科协双边科技人文交流机制重点项目“面向非洲女性的低空经济对接交流活动”上，一份关于“AI+无人机”驱动地质灾害易发性评估的主题报告，引起了与会非洲国家代表的关注。报告由义乌工商职业技术学院建筑工程学院教师陈兆宁博士完成，重点讨论了人工智能与无人机遥感协同在防灾减灾中的应用前景。

面向非洲女性的低空经济对接交流活动研讨会现场

灾前识别：无人机采集数据，AI自动“读图”

报告指出，近年来全球气候变化加剧，中非多地深受其害。传统地面监测网络难以覆盖偏远山区，无人机遥感的灵活性和低成本优势由此凸显。灾前调查中，无人机可快速获取高分辨率影像与三维地形数据，识别地表形态异常；AI则可对影像进行自动解译与目标识别，减少人工判读工作量。当前，轻量化模型已可部署于无人机机载边缘计算单元，在飞行过程中对滑坡区域进行在线检测，响应时间可达亚秒级。

陈兆宁博士作主旨报告

监测应急：AI辅助分析，无人机抢“第一时间”

通过叠加多时相无人机地形数据，可分析灾害体随时间的位移变化，AI则可用于形变数据的自动比对与异常识别。在应急调查环节，轻型无人机灵活、快速，可在灾后最短时间内查清灾害体基本情况和地质环境条件，AI辅助的快速解译能为救援方案制定争取时间。

三层架构：从数据到应用的全链条支撑

陈兆宁博士针对地质灾害防治难题提出“数据层—模型层—应用层”三层架构的解决方案。数据层汇聚遥感影像、无人机测绘、地质地形与历史灾害等多源数据，形成统一的风险数据库；模型层针对地震诱发和降雨诱发滑坡分别构建评估模型，融合机器学习与深度学习算法；应用层则通过WebGIS云平台和实景三维监测预警系统，将评估结果转化为可视化的风险分区图和应急产品。

从灾前识别到监测预警，再到应急处置，“AI+无人机”正在将滑坡风险从“事后应对”推向“事前预判”。对于地质灾害频发、地面监测网络薄弱的地区而言，这条低成本、可复制的技术路径，或许正是低空经济赋能防灾减灾的务实注脚。

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