违规堆物堆料巡检：城郊角落里的安全与环保隐患

城市里总有一些“视线够不到、脚步不常去”的角落：高架桥下、城中村边缘、废弃空地、围挡背后、施工项目交界处。它们不是城市的中心，却常常成为建筑垃圾、砂石料、旧家具杂物、废弃木料等的临时堆放点。时间一长，就会叠加出两类问题：一类是安全隐患，比如堆料滑落、易燃物堆积、临时棚架坍塌；另一类是环保与市容隐患，比如扬尘、渗漏污染、蚊蝇滋生、随意倾倒蔓延。更麻烦的是，这类点位往往“反复出现”：今天清了，过段时间又堆回来，治理容易陷入疲劳。

芯璟低空在这个场景里，依托四大调度体系中的巡域调度系统（面向城市治理的巡检体系），把“违规堆物堆料”纳入常态化巡检：不是等到群众投诉或媒体曝光才去处置，而是用无人机把这些角落纳入固定频次的巡查范围，让隐患从“看不见”变成“持续可见”。

1）难点不在于“知道有问题”，而在于“覆盖不到、更新不及时”

违规堆物堆料的典型特征是：分布零散、变化快、隐蔽性强。地面巡查要么覆盖不了那么广，要么容易错过“刚开始堆”的早期阶段；等到堆成规模，清理成本更高，周边居民也更容易产生矛盾。更现实的是，很多堆放点卡在“三不管”地带：地块归属不清、边界模糊、责任主体难追溯，导致治理效率低。

2）怎么巡：无人机“扫频式巡查”，把盲区变成常规治理区

巡域调度系统会对高风险区域进行定期“扫频式巡查”，重点覆盖高架桥下、废弃场地、城郊结合部等易反弹点位。

扫频式巡查的价值在于两点：

•速度快、覆盖大：一次飞行能把人工难以高频覆盖的区域快速扫一遍；

• 标准化可重复：按固定航线和频次巡检，便于对比“有没有新增、有没有扩大、有没有反弹”。

这让治理从“被动接招”变成“主动发现”。

3）AI识别：把堆物堆料从“看着像”变成“可量化清单”

巡检影像回传后，AI模型会识别大宗堆物、散落建材、临时简易棚等，并对疑似长期堆放区域进行边界提取与面积测算。

这一步非常关键，因为它把管理对象从“照片素材”升级为“可处理的数据”：

•哪一处堆物规模最大；

•具体边界在哪里；

•面积大概多少；

•是否出现临时棚架（往往意味着长期化、经营化倾向）。

当这些都能被结构化输出，后续清理就能更精准地安排车辆、人力与处置方式，而不是到现场才临时判断。

4）叠加规划信息：判定“是否违规占地”，把执法口径说清楚

仅发现堆物还不够，治理更需要“定性”：这是不是违规占地？是不是在规划红线内？是不是基本农田或生态红线周边？材料中提到，系统可结合土地规划信息，辅助判定是否属于违规占地与堆物。

这能有效减少扯皮：当边界、位置与面积清楚，执法与整改就更容易进入流程，责任主体也更容易被锁定与追溯。

5）联合处置 + 持续复查：把“清理一次”变成“防反弹机制”

违规堆物往往涉及多部门协同：城管负责市容与清理整治，自然资源关注土地占用与用地性质，生态环境关注扬尘与污染风险。巡域调度系统的数据回传后，可支持多部门联合行动，并通过持续飞行复查“是否反弹”。

这一步决定了治理能不能长效：

•清理只是第一步；

•复查与追踪才是防反弹的关键。

当反弹被快速发现，处置就能更早、更轻，违规者也更难“钻空子”。

违规堆物堆料治理，最怕的是“角落看不见、问题拖成大”。芯璟低空用巡域调度系统做的，就是把这些城郊角落纳入常规治理范围：无人机定期扫、AI自动识别量化、叠加规划信息辅助定性、数据回传推动联合整治、持续飞行监控防反弹。

当这套机制跑顺，城市的安全与环保隐患就能被真正前置，而不是等到变成事故或舆情再去补救。