水利工程位移監測是保障大壩、堤防等基礎設施安全運行的關鍵環節，但在實際應用中仍面臨多重技術挑戰。

環境干擾導致的監測數據失真

水利工程多建于復雜自然環境，如強風、暴雨、溫度驟變等均會影響監測設備的穩定性。例如，GNSS監測信號易受大氣層折射干擾，而傳統測斜儀在極端天氣下可能出現機械誤差，導致位移數據偏離真實值。

高精度與實時性難以兼顧

現代工程要求毫米級監測精度，但高精度傳感器往往采樣頻率較低。如全站儀單次測量需2-3分鐘，難以捕捉突發性位移。而高頻監測設備（如MEMS加速度計）又存在長期穩定性不足的問題，制約了滑坡預警等場景的應用。

多源數據融合的技術瓶頸

單一監測手段已無法滿足需求，需整合GNSS、InSAR、光纖傳感等多源數據。但不同設備的時空基準差異顯著，如衛星遙感數據更新周期為天級別，而地面傳感器可達分鐘級，如何建立統一分析模型仍是行業難題。

長期監測中的設備耐久性問題

水利工程監測周期常達數十年，傳感器易受潮濕、腐蝕等環境影響。某水庫案例顯示，埋入式應變計5年后失效率達37%，導致關鍵數據缺失。新型FBG光纖傳感器雖抗腐蝕性強，但成本過高制約大規模部署。

自動化與智能化應用障礙

盡管AI算法已用于位移預測，但實際工程中仍依賴人工判讀。某省級監測平臺數據顯示，85%的預警需人工復核，因算法對施工振動、設備故障等異常場景識別準確率不足70%，制約了全天候無人值守的實現。