今年2月，国家矿山安全监察局发布关于开展露天矿山安全生产专项整治的通知，从3月至年底，全面排查露天矿山安全风险，扎实开展重点露天矿山安全“体检”，以提升露天矿山安全保障水平，坚决防范遏制重特大事故发生？笊阶魑匾木米试纯⒘煊，其安全和生产问题一直备受关注。而矿山边坡监测对于保障矿山安全和生产至关重要，利用科技手段加强矿山边坡监测已成为矿山行业共识。

在东北大学资源与土木工程学院教授刘善军看来，矿山行业重视科技手段的主要原因有两点，一是“安全是重中之重”，这一点毋庸置疑
；二是随着科技发展，监测手段越来越先进，监测成果突出，并且监测设备的成本下降至矿山企业能承受的范围，也促使矿山行业更愿意使用矿山边坡监测手段。

矿山边坡从人工监测到科技监测

我国矿山边坡监测手段的演变历程经历了传统监测手段和现代监测手段两个阶段。传统监测手段主要包括人工巡视和地面测量。早期的矿山边坡监测主要依靠人工观测和经验判断？蠊ねü惫鄣毓鄄毂咂碌谋湫吻榭隼磁卸鲜欠翊嬖诎踩患，这种方法存在主观性强、数据不准确等问题。后来，矿山引入了测量仪器如水准仪、经纬仪等，尽管提高了边坡监测的准确性，但其面临监测精度低、观测范围狭窄、数据获取困难、工作强度大等问题。
现代监测手段主要依靠先进的技术手段，如全站仪监测、卫星导航系统(GNSS)变形监测、雷达差分干涉测量(D-InSAR)、近景及无人机(UAV)航空摄影测量、远距离三维激光扫描(TLS)等，显著提高了监测效果和效率。但不同的监测手段仍因其自身固有的优势及劣势，呈现出一定的局限性。

全站仪虽然监测具有高精度和广泛适用性的优点，但需要人工操作且监测范围受限
；

GNSS监测虽然精度高、响应快，可实现在线、连续监测，但监测点位稀疏，在深坑环境中卫星信号差且易产生多路径效应而无法监测
；

D-InSAR虽然测量精度高且为面式监测，可获取大范围位移场信息，但大变形时相位解缠困难或相位失相关
；

TLS虽然速度快、精度较高，但存在扫描死角、且配套的软件？槎源蠊婺５阍剖莸拇肀冉细丛拥任侍。

应运而生，天空地协同监测护边坡安全

为了更好地进行矿山边坡监测，协同运用上述监测手段是必然趋势。在国家重点基础研究发展计划(973) 项目“空天地一体化对地观测传感网的理论与方法”的支持下，刘善军团队研发形成了一套具有较强普适性的天-空-地观测协同的露天矿边坡智能监测技术，并应用于鞍钢鞍千铁矿、鞍钢弓长岭铁矿等大型露天矿的边坡监测。

▲刘善军在矿山开展边坡监测研究工作

该技术结合了卫星遥感、无人机航拍和地面监测手段，实现了多源数据的集成和综合分析。刘善军介绍道：“在早期，我们可以通过两种手段找到监测靶区。我们使用热成像仪进行矿山边坡温度场探测，根据目标辐射亮温与发射率和温度的关系，以及温度与表层岩性、地质结构及岩土湿度的关系，识别矿山边坡中的断层、破碎带、含水带以及软岩层，从而确定滑坡隐患区和潜在危险区。同时，使用D-InSAR技术监测分析整个边坡区域的位移场，甄别出正在发生变形的区域，并与热像确定的隐患区一起作为后续监测靶区。”确认靶区后，结合矿区地形及矿山边坡可达性，在靶区选择一组关键点位布设地面GNSS、降雨量及钻孔倾斜、岩土湿度等监测点，建立多参数连续监测网，并与附近的GNSS连续运行参考站(CORS)进行联测，实现滑坡体多参数地基监测。同时利用智能处理软件？，快速处理地基监测数据，自动分析监测数据的变化特征，智能判断边坡变化趋势及异动现象。当监测数据超出阈值（如位移加速或位移量累计达dm级），即可应急采用地面双/多目CCD监控影像进行位移场宏观监测，并联合TLS进行位移场扫描。而当边坡进入大变形阶段时（如位移量累计达米级），则可采用卫星高分影像监测矿坑水平位移场，并联合地基TLS扫描滑动边坡，实现矿坑边坡三维大变形场的精准、全面监测。再根据多平台、多参数监测数据，智能分析和确定滑坡破坏位置、成灾区域和潜在滑动体，并利用UAV查证核实、TLS跟踪扫描，为边坡灾害及隐患治理提供依据。刘善军强调，露天矿边坡天-空-地协同智能监测技术的特点是“三协同、一智能”。

时间协同

在不同阶段使用不同的监测手段，实现涵盖滑坡孕育发展全程的、技术经济有效的连续监测。

空间协同

将点式和面式监测相结合、地上和地下监测相结合、天-空-地多平台相结合，发挥不同手段、不同方法的各自优势，实现矿坑整体的全覆盖、多层次和多精度监测。

多参数协同

地表位移、几何变形、地表温度、岩土湿度、降雨量等（还可按需增加应力、微震等）监测协同，实现多参数、多维信息互补增强，支撑时空关联与智能分析。

智能分析

结合矿山边坡运移及滑坡成灾规律，设计人工智能算法、开发软件？椤⑿纬芍悄芗嗖庀低，根据目标态势自动进行监测单元工作状态与模式的分期配置和节能优化，以及休眠单元唤醒和事件驱动，进而实现多平台、多参数协同规划、应急聚焦和智能预警。

好技术要“物美价廉”“易上手”

在刘善军看来，天-空-地观测协同的露天矿边坡智能监测技术在矿山行业应用推广面临两大挑战。挑战一成本高昂。目前天-空-地观测协同的露天矿边坡智能监测技术主要在大型露天矿应用，对中小型矿来说部署一整套天-空-地协同智能监测系统，是一笔不小的成本。但随着测绘技术发展，该系统的组成设备成本有望下降。“例如地基InSAR，此前购买需几百万元，但目前大概几十万元即可。”他说。
挑战二用好比较难。刘善军同样以InSAR为例说明：“InSAR技术的应用对于变形监测具有划时代的意义。InSAR技术目前的困境是，不懂的人总想要一个傻瓜式的工具，拿到数据以后，用软件一处理，出结果即可。但这是不可能的。因为数据出来后，工作人员需要分析是真变形还是假变形？边坡问题是由应力作用引起的，还是其他因素？就如同医生看CT片，没经验的医生容易看漏眼，没发现病灶就麻烦了。”

▲南宫NG28地基InSAR HD-SAR300监测矿山边坡

对此，刘善军认为有以下几点方法可以解决如何用好的问题。

方法一，建立跨学科、跨机构的联合研究项目，集合多方力量共同攻关。组织矿山行业的企事业单位、科研院所和高校等共同参与矿山边坡监测技术的研究项目，共享资源和专业知识，提高研究水平和应用效果
；

方法二，加强矿山边坡监测领域的人才培养与教育。高校要设立相关跨学科专业课程和研究生培养项目，培养矿山边坡监测领域的综合人才。同时鼓励学生参与科研项目和实践活动，培养他们的操作能力和创新能力
；

方法三，加大矿山边坡监测技术研究的资金支持力度，提供项目资助、奖学金和科研经费等支持。制定相关政策和标准，推动矿山行业对边坡监测技术的重视，并为相关科研和应用提供政策引导
；

方法四，建立矿山边坡监测数据的共享平台和数据库，鼓励相关单位和研究人员将监测数据进行共享和开放。“通过数据共享，可以提高数据的可利用性和分析效果，促进科研合作和技术创新。”他说。

刘善军进一步表示，企业可以借助高校的科研实力和专业知识，获取先进的监测技术和方法，提高矿山边坡的安全性和稳定性。高校则可以借助企业的实际场地和数据支持，将科研成果应用到实践中，提升科研的实用性和应用效果。在多方力量协同合作下，定然可以推动矿山边坡监测技术的发展和创新，助力我国矿山边坡提升安全性。