道路边坡在施工及运营过程中,由于应力改变、地面荷载变化、降水等多种因素及环境变化,将导致边坡表面和工程结构本身发生形变,对施工安全及道路的健康运行造成极大的隐患,道路边坡的变形监测是保障其安全施工及道路安全运营的重要技术手段。对于道路高边坡监测而言,目前采用的主要技术手段为GNSS、全站仪、位移传感器等传统的单点测量方法,其优点是测量精度较高,但无法获取边坡整体位移信息。三维激光扫描技术是一种高精度、高效率、无接触的测量手段,受周围环境因素影响较小,可以大范围获取被测物体表面精确的三维坐标数据,为变形监测提供了新的技术手段,在边坡监测中体现了独特的优势。本文以国家重点工程——东庄水利枢纽工程一号进场道路高边坡加固改造工程为依托,对三维激光扫描技术在边坡整体变形监测中的应用进行了深入研究,建立了室内检校场和基线检校场,从测角、测距、点位误差等方面对扫描仪的测量精度进行验证;搭建了边坡监测数据采集基准网和数据采集系统,成功提取了边坡整体变形信息并与测量机器人获取数据进行了比对,证明了三维激光扫描技术用于边坡整体变形的可行性;训练了DeepAR预测模型对施工期间的边坡变形趋势进行了预测,并通过实测数据进行了验证。本文主要研究内容如下:（1）三维激光扫描仪精度验证研究为了探究所用扫描仪实际扫描精度,在分析扫描仪工作原理、测角原理与测距原理的基础上,建立了室内检校场和基线检校场对三维激光扫描仪测量精度进行检验,从测角、测距、点位误差等方面对仪器精度进行了研究,建立激光扫描脚点误差模型,并在实际工程中进行了验证。（2）边坡整体形变信息提取与分析为了获取准确的边坡表面的三维坐标信息,利用GNSS测量技术建立东庄水利枢纽1号进场道路高边坡数据采集基准网,搭建测量机器人自动测量系统,实现了测量机器人全天候自动化测量,建立了数据传输与下载平台,建立了一套完善的预警系统指标。根据三维激光扫描技术获取的多期边坡表面监测数据对边坡表面整体变形信息进行提取与分析,通过离散点云分析法、3D形变分析提取出边坡整体变形信息,将扫描仪数据与全站仪测量数据进行对比分析,获取了精确的边坡表面整体变形信息与重点区域的形变信息,为指导施工提供了科学依据。（3）基于DeepAR模型的边坡形变趋势预测建立DeepAR深度学习概率预测模型,分析了模型数据集的划分、时间步长与时间频率的选取以及模型精度的评价方法。以采集的东庄水利枢纽道路边坡表面位移监测数据为基础建立数据集,所建立预测模型在测试集取得了较好的预测效果。根据建立的DeepAR预测模型得到的预测数据不仅可以为工程建设提供预警,还能为下一步施工建设提供依据。