工程地質災害如滑坡、崩塌和泥石流等，對基礎設施和人類安全構成嚴重威脅。王鳳艷等研究團隊在基于攝影測量與遙感技術的基礎上，開發了一系列關鍵技術，以提升地質災害監測與防控的效率和精度。這些技術通過遙感信息系統實現信息的快速提取和分析，為工程實踐提供了科學支撐。

攝影測量技術通過無人機或航空攝影獲取高分辨率影像，結合數字高程模型（DEM）和數字表面模型（DSM），能夠精確識別地表變形和潛在災害區域。該方法利用多時相影像對比，監測地質災害的動態變化，例如滑坡位移和裂縫擴展，從而提前預警風險。

遙感技術通過衛星和多光譜傳感器，獲取大范圍的地質環境數據。關鍵信息提取技術包括圖像分類、變化檢測和特征識別，可自動提取植被覆蓋、土壤濕度和地形特征等參數。這些參數與地質災害的發生密切相關，例如，植被覆蓋減少可能預示滑坡易發區，而濕度變化可指示泥石流風險。

遙感信息系統整合了這些技術，實現數據的采集、存儲、處理和分析。系統中集成了地理信息系統（GIS）和人工智能算法，如機器學習和深度學習，用于模型預測和決策支持。例如，通過訓練神經網絡，系統能從遙感影像中自動識別災害跡象，并提供防控建議，如加固邊坡或規劃疏散路線。

實際應用中，王鳳艷等的研究在多個工程項目中得到驗證，如山區道路和水庫工程。這些案例顯示，基于攝影測量與遙感的關鍵技術不僅提高了監測精度，還降低了人力成本，實現了全天候、實時監控。未來，隨著高分辨率衛星和物聯網技術的發展，該領域有望實現更智能化的地質災害防控體系。

基于攝影測量與遙感的工程地質災害監測與防控信息提取關鍵技術，通過遙感信息系統的集成，為防災減災提供了可靠工具。王鳳艷等的研究推動了該領域的創新，具有重要的理論和實踐價值，建議在更多工程中推廣應用，以提升整體安全水平。