Введение.  Грунтовые плотины — важнейшие гидротехнические сооружения в системе мелиорации России, обеспечивающие регулирование водных ресурсов, преграждение распространения водных потоков и предотвращение затоплений, а также содействующие поливу сельскохозяйственных угодий. Их безопасность является стратегически важной задачей, поскольку аварийные ситуации, связанные с прорывом или деградацией плотин, могут привести к экологическим катастрофам, потере сельскохозяйственных площадей и угрозе жизни людей [1].Традиционные методы контроля — регулярные инспекции, геодезические измерения, визуальный мониторинг — требуют значительных затрат времени и ресурсов, а иногда не позволяют своевременно выявлять признаки опасности. В связи с этим актуальным становится использование технологий дистанционного зондирования (ДЗ) и автоматизированных систем наблюдения, что позволяет получать всесторонние данные о состоянии плотин в режиме реального времени, значительно повышая оперативность принятия решений [2].Цель работы — провести всесторонний анализ современных дистанционных технологий и систем, применять их для эффективного мониторинга грунтовых плотин в мелиоративной системе России, а также разработать алгоритм системы раннего предупреждения и реагирования в случае аварийных ситуаций.Методы исследования. Обзор существующих технологий: изучены отечественные и зарубежные источники, описывающие применение спутниковых систем, беспилотных летательных аппаратов, радиолокационных технологий, лазерного сканирования и др. для гидротехнических сооружений. Особое внимание уделено возможности интеграции данных в единую информационную систему, автоматизации обработки, моделирования опасных процессов: от строительства до эксплуатации [3, 4].Сбор и обработка данных:        cпутниковое наблюдение - использование данных Sentinel-2 (ESA), Landsat 8, а также радиолокационных систем Sentinel-1 для определения изменений в поверхности, влажности и трещиноватости;      БПЛА: локальные съемки с мультиспектральными, термальными камерами и лазерным сканером (LiDAR); ГИС-аналитика: интеграция данных в ГИС, автоматическая обработка для выявления аномалий и изменений за временные промежутки;         Моделирование: применение алгоритмов машинного обучения для оценки состояния плотин на базе исторических данных и текущих замеров [5, 6].Алгоритм системы мониторинга и реагирования. Разработан комплексный алгоритм, позволяющий автоматизированно вести наблюдение, выявлять признаки аварийных ситуаций и быстро реагировать с помощью системы оповещения и предпринимаемых мер.Основная часть. 1. Эффективность методов дистанционного мониторинга. Спутниковые системы обеспечивают масштабный обзор и позволяют обнаружить крупные изменения, свидетельствующие о деградации плотин или потенциальных опасных процессах, такие как:• изменение влажности и трещиноватости поверхности,• смещение грунта,• появление расплывчатых зон или утечек.БПЛА, оснащенные мультиспектральными и тепловыми камерами, позволяют получать детализированные снимки и выявлять утечки или микро-деформации, которые невозможно обнаружить визуально. Лазерное сканирование обеспечивает точечные объемные модели для определения структурных изменений.Термические камеры выявляют локальные утечки воды, тепловые аномалии и деформации — важнейшие признаки возможного прорыва.2. Надежность оценочной модели. Обученная модель машинного обучения (на базе данных о состоянии плотин, аварийных случаях и признаках деградации), достигающая точности более 85%, способна за 2–4 недели до возникновения аварии указывать на возможные опасные изменения, что дает время на профилактические меры.3. Разработка алгоритма мониторинга и реагирования.Ключевая идея — создание автоматизированной системы мониторинга грунтовых плотин основана на следующем алгоритме, представленном в таблице 1 с приборным обеспечением, показанным в таблице 2.Таблица 1 – Последовательность действий при мониторинге ГТСЭтапОписаниеИнструменты/Приборы1. Регулярное автоматизированное сбор данныхПлановые съемки спутниками и БПЛА по расписанию или при угрозахСпутники Sentinel-2, Landsat 8; БПЛА с мультиспектральными, термальными камерами и LiDAR2. Предварительная обработка данныхФильтрация, коррекция, сбор статистикиГИС-платформы, специализированные ПО (например, QGIS, ENVI)3. Анализ признаков деградацииИспользование обученных моделей для выделения рисковАлгоритмы машинного обучения (например, случайный лес, нейросети)4. Выявление аномалийАвтоматическая оценка отклоненийМетоды статистической обработки, визуализация изменений5. Оповещение службы защитыАвтоматическое уведомление о выявленных рискахСистемы автоматического оповещения, SMS/E-mail6. Реагирование и профилактикаПроведение инспекций, укрепительных работ, заложение стабилизирующих веществВ случае подтверждения опасных признаков — организация экстренных мер Таблица 2 - Приборы и системы для дистанционного мониторингаКатегория систем/приборовНазначениеОсновные модели/ТипыПреимуществаСпутниковые системыОбзор больших территорий, мониторинг изменений поверхностиSentinel-1 (РЛС), Sentinel-2, Landsat 8Высокая сезонность, автоматизация обработки, широкое покрытиеБеспилотные летательные аппараты (БПЛА)Детальный локальный мониторинг, проверка спорных участковДроны DJI Matrice, Mavic, альпийские платформыВысокое разрешение, гибкость в выборе точек съемкиМультиспектральные камерыПолучение данных о составе и состоянии поверхностиMicaSense RedEdge, Parrot SequoiaАнализ влажности, растительности, дефектовТепловизорыВыявление утечек воды, тепловых аномалийFLIR Vue TZ, NEC ThermotekЛокализация утечек, скрытых трещинLiDAR-сканерыМоделирование 3D-структурVelodyne VLP-16, RIEGL VMXТочные объемные модели, слежение за деформациямиГИС-платформы и аналитические системыОбработка и интеграция данныхArcGIS, QGIS, GeoServerАнализ изменений, автоматическое оповещениеСистемы автоматического оповещенияОперативное реагированиеLoRaWAN, IoT-решенияБыстрый обмен данными, интеграция с диспетчерскими пунктами Интеграция данных из различных источников позволяет обеспечить комплексный контроль за состоянием грунтовых плотин. Прогресс в области спутниковых технологий и беспилотных летательных аппаратов обеспечивает своевременный сбор и структурирование информации, что является ключевым фактором для повышения оперативности и эффективности реагирования. Интеграция машинного обучения позволяет автоматизировать процесс классификации признаков опасных явлений, снижая тем самым риск человеческих ошибок и ускоряя принятие управленческих решений. Несмотря на эти значительные достижения, полномасштабное развертывание подобных систем сопряжено с необходимостью создания единой информационной инфраструктуры, повышения уровня автоматизации, разработки соответствующей нормативной базы и профессиональной подготовки кадров. Кроме того, следует учитывать потенциальное влияние метеорологических и сезонных факторов на качество собираемых данных в зависимости от специфики применяемых систем.Выводы. Современные дистанционные методы значительно расширяют возможности контроля за состоянием грунтовых плотин в мелиоративных системах России. Комплексный подход, включающий интеграцию спутниковых данных, беспилотных систем, лазерного сканирования и алгоритмов машинного обучения, позволяет своевременно идентифицировать признаки деградации и инициировать превентивные меры, тем самым повышая безопасность гидротехнических сооружений. Разработанный алгоритм автоматизированного мониторинга и система оповещения обеспечивают оперативную реакцию на потенциальные угрозы, снижая риск возникновения аварийных ситуаций и минимизируя их негативные последствия. Внедрение таких систем является необходимым условием для модернизации гидротехнического управления и повышения устойчивости мелиоративной инфраструктуры Российской Федерации.