卢旺达滑坡灾害风险减缓中地理空间与信息通信技术的创新应用：iMaster/DocuCam系统的实证研究

本研究针对卢旺达滑坡灾害频发且缺乏有效预警系统的现实问题，研究人员利用先进的iMaster/DocuCam系统，结合四叉树计算机视觉算法和实时气象监测，开展了滑坡自动检测与预警技术研究。结果表明，该系统成功实现了滑坡的实时监测与早期预警，并通过多层级 stakeholder 参与构建了以人为本的预警框架。这项研究为非洲地区滑坡灾害风险管理提供了首个国家级示范案例，对推动落实仙台框架和提升热带地区社会韧性具有重要意义。

　　

在非洲中部的心脏地带，卢旺达这个"千山之国"正面临着日益严峻的地质灾害挑战。这个人口稠密的国家有超过40%的国土面积处于滑坡高风险状态，独特的地形地貌——高耸的山脉、陡峭的斜坡和深邃的峡谷，加上东非大裂谷系统(East African Rift System, EARS)的构造活动，使其成为地质灾害的频发区。2023年5月2日至3日那个灾难性的夜晚，一场突如其来的滑坡夺走了130多人的生命，造成数千人无家可归，基础设施严重损毁，经济损失超过3亿美元。这场灾难再次敲响了警钟：卢旺达急需建立有效的滑坡早期预警系统(Early Warning System, EWS)。

然而，现有的技术解决方案各存局限。日本的滑坡预警系统主要依赖降雨数据，通过人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)设定危险阈值，但在局部非线性滑坡灾害区应用时存在不确定性。中国的系统采用北斗终端和裂缝监测仪构建快速区域监测网络，但需要昂贵的数据收集来训练模型，且精度仅限于特定滑坡类型。SKY Perfect JSAT公司利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)技术从低地球轨道卫星图像中提取滑坡相关测量值，但数据处理复杂且成本高昂，难以大规模推广。

正是在这样的背景下，一个由卢旺达应急管理部(MINEMA)和卢旺达航天局(RSA)主导，德国国际合作机构(GIZ)资助，Hesotech GmbH公司实施的国家级试点项目应运而生。这项名为"在卢旺达试点光学监测技术进行滑坡监测"的项目，引入了获得欧洲专利局(EPO)专利的iMaster/DocuCam系统（专利号EP3236440A1，2016年），为非洲大陆提供了首个国家级支持且本地验证的滑坡监测解决方案。

研究人员采用了几项关键技术方法：首先，iMaster/DocuCam系统集成了云台变焦(Pan-Tilt-Zoom, PTZ)摄像头和气象站，通过移动数据连接实时传输数据；其次，运用四叉树(Quadtree)计算机视觉算法自动检测滑坡，通过预处理图像和测量褐色像素值实现变化识别；第三，采用统计建模方法，通过与前序图像比较确定褐色像素数量的偏差阈值；最后，通过多利益相关方参与的需求评估方法，包括焦点小组讨论(Focus-Group-Discussion, FGD)和SWOT分析，探索国家级和地方级的预警系统建设需求。研究区域选择在Nyabihu地区的Rambura sector，该地区具有典型的高山地形和滑坡风险特征。

3.1. 滑坡监测与自动检测

通过iMaster/DocuCam系统在两年间收集了数百万张图像和气象数据，成功识别出研究区域内20多处滑坡。系统采用Qtree算法分析医院视角场景中Layer 4, Row 15, Column 24位置的褐色像素数量时间序列。在2023年5月2日下午4点时未检测到可疑变化，但在5月3日上午8点检测到土流型滑坡，褐色像素数量急剧增加，产生了首个有记录的滑坡发生物理证据。系统通过30幅历史图像的线性回归和偏差计算设定阈值，当当前图像的褐色像素数超过阈值时发出预警。评估结果以JSON格式存储并反馈至iMaster数据库。

3.2. 道路边界墙垂直侵蚀作为早期预警标志

研究发现，在5月2日至3日夜间，道路边界墙底部出现的三角形垂直侵蚀现象可作为滑坡前兆。这种侵蚀可能在5天内从道路墙底部开始发展，当到达第一级阶地时扩大，使边缘不稳定并引发跨街道滑坡。研究人员认为这种垂直侵蚀很可能由先前的强降雨和斜坡冲刷机制(Slope Wash Mechanism, SWM)引起，这一发现为优化道路边界墙建设提供了重要参考。

3.3. 梯田沿线裂缝作为早期预警标志

研究还发现，滑坡发生前会出现梯田沿线的裂缝和垂直植物生长异常。通过自动化系统，可实现约一天的预警时间。这一发现强调需要进一步研究梯田对滑坡的影响，为农田水土保持工程提供了科学依据。

3.4. 滑坡灾害准备与以人为本的预警系统

通过利益相关方参与、SWOT分析和技术讨论，研究确定了政策、数据、技术和财务方面的紧急需求。基于iMaster/DocuCam系统的高分辨率图像，研究人员制定了三种情景方案：梯田农业、农田耕作以及道路和塔受滑坡影响的情况。SWOT分析揭示了五个主要挑战：整合且有意义的数据、可实施的政策和强有力的制度框架、成本效益高的技术、风险沟通以及决策行动。

研究结论表明，iMaster/DocuCam系统成功证明了其在支持卢旺达滑坡灾害风险减缓行动中的广泛应用价值。新开发的人工智能方法在灾害测绘、监测、预测分析和预防方面显示出巨大潜力，有望基于多利益相关方的需求评估升级为以人为本的预警系统。该系统集成了多种地理空间和ICT技术，包括人工智能、遥感、互联网、数据库、工业自动化、PTZ摄像头和气象站等，显著改善了多尺度风险沟通、风险治理和滑坡减灾策略。

讨论部分强调，全球有101个国家承诺实施多灾害预警系统(Multi-Hazard EWS, MHEWS)和"全民早期预警"议程，但像卢旺达这样的最不发达国家和非洲国家需要公私合作投资来建立预警系统并提高其覆盖率。根据2022年启动的"全民早期预警"倡议执行行动计划，需要在5年(2023-2027)内投入31亿美元确保地球上的每个人都能受到早期预警的保护。

研究提出了五项关键建议：需要为广阔未来准备可持续的自动化存储系统；预警系统必须能够适应新情况；建立开放平台促进减灾创新；大陆间合作加速新兴技术影响；持续改进卢旺达的多灾害预警系统。这些建议为未来建立有效的滑坡灾害预警系统提供了明确的方向和实施路径。

这项研究不仅为卢旺达提供了切实可行的技术解决方案，也为其他面临类似地质灾害挑战的发展中国家提供了宝贵经验。通过技术创新、多部门协作和社区参与，实现有效的灾害风险减缓，最终为建设更加安全、韧性的社会贡献力量。