本文聚焦输电线路通道内树障生长动态监测与安全距离预警模型构建，针对输电线路树障风险管控的被动性与滞后性问题，提出 了一种集动态监测、生长预测与智能预警于一体的综合解决方案。设计以“全覆盖、高精度、动态化”为核心的监测方案，融合 LiDAR 点 云、无人机影像与环境数据，构建厘米级精度的输电线路-树木三维精细模型。其次通过分析生物学、环境及干扰三大类关键影响因子，构 建并优选出基于机器学习与深度学习的树木生长动态预测模型，实现对树木未来形态的精准预判。在此基础上，结合三维模型与生长预测 结果，进行“静态当前+动态未来”的全工况安全距离计算，并构建一个融合距离、生长、环境及线路重要性的多维度树障风险等级评估体 系。建立“预警级别-响应机制-运维联动”的多级智能预警模型，实现从风险自动识别、可视化展示到工单派发的闭环管理。该模型旨在 将树障运维从“被动应急”转变为“主动预防”，为提升输电线路运行的安全性与经济性提供技术支撑。