橋梁裂縫的早期發現對于結構安全至關重要，星地遙感的無人機巡檢系統結合AI智能圖像識別技術，為橋梁裂縫檢測提供了一種高效、精細的解決方案。相比傳統的人工巡檢方式，無人機可以在橋梁難以觸及的區域（如橋梁底部、梁體內部、橋墩等）靈活飛行，快速獲取高清影像，并通過AI算法自動識別裂縫的長度、寬度、深度，大幅提高裂縫檢測的準確性和效率。此外，星地遙感無人機巡檢系統支持定期自動巡檢任務，可持續跟蹤裂縫的發展趨勢，結合AI預測分析，提前預警可能出現的結構失效風險。這一技術的應用，不僅提高了橋梁巡檢的效率，還大幅減少了人工成本和安全風險，為橋梁長期健康管理提供了強有力的技術支撐。支持隧道高風險區段的拱頂下沉、周邊巖土體監測。堤身沉降橋梁輕量化安全監測預警管控

數字孿生平臺支持橋隧結構動態仿真與多源數據映射。隨著廣東省“智慧交通”與“數字基建”同步推進，結構監測平臺不再只是數據收集工具，而逐步成為工程仿真與全生命周期管養的重要支撐。星地遙感結合結構BIM建模技術與實時監測數據，構建數字孿生橋梁/隧道系統，將傳感器數據動態映射到三維模型中，實現“虛實聯動”管理模式。系統支持展示主梁受力變形、拱頂沉降、邊坡滑移趨勢等可視化指標，還可疊加荷載信息、歷史維修記錄與風險等級圖，實現結構安全運行的全過程管理。在佛開高速某互通式立交改造項目中，該平臺助力業主單位實現對關鍵節點的三維預警和結構健康預測，是落實《廣東省橋梁結構監測技術指南》中“多源數據融合與數字孿生技術融合應用”的具體實踐路徑。高支護橋梁輕量化安全監測預警系統系統可生成隧道風險預警等級并推送責任單位。

老舊橋梁由于長期服役，結構疲勞、材料老化、荷載增大等問題可能導致安全隱患，因此需要進行加固改造。而在加固前、加固過程中以及加固后，橋梁的健康狀態監測至關重要。星地遙感的智能監測終端為老舊橋梁提供了一種輕量化、高效、低成本的監測方案。傳統的監測系統通常依賴大量的有線傳感器和復雜的測量設備，不僅安裝成本高，而且維護難度大。而星地遙感的智能監測終端采用無線傳輸技術，能夠實時收集橋梁的位移、裂縫擴展、支座受力、振動響應等數據，并通過云端處理系統進行智能分析。此外，該終端可快速部署，無需大規模施工，適用于歷史橋梁、農村公路橋梁、城市高架橋等需要輕量化監測的橋梁。通過該系統，橋梁管理部門可以實時掌握橋梁加固前后的健康狀態，確保維修加固工程的安全性和有效性，同時延長橋梁的使用壽命。

支持基于監測數據的養護投資優先級排序，提升資金使用效益。在國家橋隧數量龐大、財政資源有限的背景下，如何科學配置維修加固投資，是各級交通管理單位高度關注的問題。星地遙感平臺融合結構健康評分機制與運維成本評估模型，支持對所有監測對象按風險等級、趨勢強度、結構重要性等維度進行自動排序，輸出“風險-影響-投資”三方權重矩陣。平臺可結合實際位移變化、預警記錄與歷史維修情況，形成“優先處置建議清單”，輔助主管單位科學制定年度養護計劃。在某市管轄的38座橋梁群中，系統成功識別出4座存在中度病害的重點橋梁，并建議優先撥款安排專項加固資金。該機制有效提升了橋隧管養工作的透明度與科學性，真正讓每一份監測數據都服務于“資金更合理、養護更準確”的交通治理目標。XDYG-EC系統可實現隧道拱頂下沉與襯砌變形精確監測。

橋梁長期承受各種類型的車輛荷載，包括普通車輛、重型貨車、超載車輛等，不同荷載對橋梁的應力、位移、振動都會產生不同的影響。超載車輛可能導致橋梁結構長期疲勞，增加裂縫擴展風險，甚至影響橋梁的承載能力。星地遙感的智能荷載監測系統采用壓力傳感器、視覺監測、應變傳感器等多種監測手段，能夠實時監測橋梁的荷載變化情況，分析不同車流對橋梁結構的影響。系統可與交通管理系統聯動，在發現超載車輛頻繁經過時，向交通管理部門或橋梁養護單位發送報警信息。此外，該系統還可結合星地遙感橋梁安全監測云平臺，通過長期數據積累建立荷載影響模型，優化橋梁使用壽命管理，確保橋梁在高荷載環境下的安全運行。可視化GIS地圖集成展示，實現橋隧邊坡一圖掌控。自動化橋梁輕量化安全監測儀器

云平臺提供報表導出功能，便于項目評估與資金申報。堤身沉降橋梁輕量化安全監測預警管控

雷達+角反射器組合提升高邊坡大范圍沉降監測精度與穩定性。在廣東山區高速公路沿線，高邊坡普遍存在地形復雜、植被茂密、通視條件差等問題，傳統單點監測手段難以實現面狀變形趨勢識別。星地遙感利用RapidSARInSAR遙感監測平臺，結合現場布設的高性能角反射器網絡，實現對大范圍邊坡進行周期性、高精度的位移監測。角反射器布設間距一般控制在40～60米，布設點選取坡面典型變形位置或潛在滑移帶，與衛星數據實現精確匹配，提升信號回波質量與相位穩定性。系統每月可輸出沉降速率圖、累計變形圖與差異對比圖，滿足《廣東省公路邊坡監測技術指南》中提出的“重點邊坡需具備長期形變時序數據記錄”的技術要求。在廣樂高速邊坡治理項目中，該方案成功識別多個“緩慢變形型”風險區段，為邊坡分類整治提供了精確數據支撐。堤身沉降橋梁輕量化安全監測預警管控