近期发表于《国际电力与能源转换期刊》的研究表明，人工智能技术可有效识别输电铁塔周边的滑坡隐患，为电力设施防灾预警提供新方案。传统遥感变化检测技术因灾害数据集匮乏，在滑坡监测中效果受限。研究团队开发的新模型采用双网络架构，通过对比灾前灾后卫星或无人机影像进行地貌扰动分析，并结合远程传感视觉基础模型获取更丰富的地形特征。该系统的核心在于注意力对齐模块，能够自动滤除植被季相变化与光照差异等无关干扰，精准聚焦由地质灾害引发的结构性破坏。实测数据显示，该算法在真实灾害数据集上的表现优于当前主流变化检测方法。此项技术突破有望助力电力运营商提前介入，有效降低输电铁塔因地质变迁导致的基础设施损毁风险，提升电网在复杂地形下的运行安全与抗灾韧性。