工程地质灾害如滑坡、崩塌和泥石流等，对基础设施和人类安全构成严重威胁。王凤艳等研究团队在基于摄影测量与遥感技术的基础上，开发了一系列关键技术，以提升地质灾害监测与防控的效率和精度。这些技术通过遥感信息系统实现信息的快速提取和分析，为工程实践提供了科学支撑。
摄影测量技术通过无人机或航空摄影获取高分辨率影像，结合数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM），能够精确识别地表变形和潜在灾害区域。该方法利用多时相影像对比，监测地质灾害的动态变化，例如滑坡位移和裂缝扩展，从而提前预警风险。
遥感技术通过卫星和多光谱传感器，获取大范围的地质环境数据。关键信息提取技术包括图像分类、变化检测和特征识别，可自动提取植被覆盖、土壤湿度和地形特征等参数。这些参数与地质灾害的发生密切相关，例如，植被覆盖减少可能预示滑坡易发区，而湿度变化可指示泥石流风险。
遥感信息系统整合了这些技术，实现数据的采集、存储、处理和分析。系统中集成了地理信息系统（GIS）和人工智能算法，如机器学习和深度学习，用于模型预测和决策支持。例如，通过训练神经网络，系统能从遥感影像中自动识别灾害迹象，并提供防控建议，如加固边坡或规划疏散路线。
实际应用中，王凤艳等的研究在多个工程项目中得到验证，如山区道路和水库工程。这些案例显示，基于摄影测量与遥感的关键技术不仅提高了监测精度，还降低了人力成本，实现了全天候、实时监控。未来，随着高分辨率卫星和物联网技术的发展，该领域有望实现更智能化的地质灾害防控体系。
基于摄影测量与遥感的工程地质灾害监测与防控信息提取关键技术，通过遥感信息系统的集成，为防灾减灾提供了可靠工具。王凤艳等的研究推动了该领域的创新，具有重要的理论和实践价值，建议在更多工程中推广应用，以提升整体安全水平。
