滑坡失稳一旦发生可能会造成严重的人员伤亡与重大的经济财产损失。滑坡灾害防治是目前研究的重点与难点课题,而滑坡的识别与监测是灾害防治得以实施的关键步骤与必要条件。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)经历了近几十年的不断发展,凭借其覆盖范围广、监测精度高、可以全天时与全天候作业等优势已经被广泛且深入地应用于地震、滑坡、火山等多种地质现象的监测与建模中。InSAR干涉相位具有相干性是获取可靠形变的前提,为了减弱失相干对形变监测的影响以及获取长时序地表形变结果,多种时序InSAR技术被相继提出(例如目前较为常用的永久散射体InSAR技术与小基线集InSAR技术)。然而滑坡通常发生在地形起伏较大的山区,干涉图常常会受到去相干噪声、大气噪声、DEM误差与解缠误差等多类误差的共同干扰,致使时序InSAR技术难以获取精确的滑坡形变结果。虽然目前针对InSAR各类误差的修正方法在不断地被设计与完善,使得InSAR技术在滑坡研究领域中的应用得到了显著革新与长足发展,但是很难找到可以完全适用于所有案例的数据处理方法。因此如何根据实际应用场景来建立误差修正算法,并设计合理的数据处理流程从而精确地获取InSAR滑坡监测成果是一个需要深入探讨的问题。此外,滑坡机理解译与建模可以加深对于滑坡形变破坏特征的理解,为今后类似灾害防治提供重要的参考。因此,如何通过监测成果对滑坡进行建模与机理解译也是一个值得研究的课题。综合上述分析,本文开展了基于InSAR的滑坡形变监测与机理解译研究,讨论了在滑坡监测中常见的几类误差特性,并提出了相应的修正方法与数据处理流程。此外,本文综合运用InSAR形变、降水与地形等多类数据,并进一步结合地球物理模型对滑坡机理进行了讨论、分析与解译,加深与扩展了InSAR在滑坡机理研究中的应用。本文主要的研究内容与成果包括:(1)系统分析了InSAR技术在滑坡研究中遇到的难点,讨论了InSAR在滑坡监测中常见的几类误差及其修正理论与算法;简要介绍了几种常用的形变反演方法,并推导了在南北向形变较大情况下,基于入射角相似的升降轨数据来估算东西向形变的公式;提出应当在研究中综合考虑实际地形、监测环境与数据情况来合理选取或者设计误差修正方法与InSAR监测方案。(2)为了减弱解缠误差对时序监测结果的影响,在小基线集(Small Baseline Subsets,SBAS)InSAR框架下创建了基于拟准检定技术(Quasi-Accurate Detection,QUAD)的解缠误差自动识别与修正方法。模拟与真实数据试验均表明,本文所提出的算法可以有效地修正InSAR解缠误差。(3)开展了在干涉图可以持续相干区域的滑坡识别与监测研究;本文基于SAR干涉点目标分析技术(Interferometric Point Target Analysis,IPTA)对滑坡进行识别,并基于优选干涉图的SBAS-InSAR技术对典型滑坡进行监测。在滑坡识别中,通过振幅离差指数阈值、子视相干性以及二维回归分析的多重阈值相干目标选取方案进行目标点选取,然后联合光学影像与地表形变来圈定疑似滑坡区域。利用本文设计的方法在乌东德库区进行大范围滑坡识别。在通过SBAS-InSAR获取金坪子滑坡形变后,本文结合滑坡时空域形变特征、外部降水与库区水位变化等多种数据分析了滑坡类型以及形变的驱动因素。(4)开展了在干涉图无法持续相干且地形起伏较大区域的InSAR滑坡监测研究;由于干涉图在部分研究区域受到季节性降雨/雪的影响,部分月份中无法保持较好的相干性甚至完全失相干,此外较大的地形起伏会造成显著的对流层延迟现象,这些均会严重降低InSAR监测的精度。针对以上两点问题,本研究首先建立了有效相干性覆盖率的概念,并基于此设计了干涉图优选方案来筛选掉失相干严重的干涉图;其次提出了一种改进的四叉树干涉图分块处理方法(Segment Processing,SP)来减弱大气噪声对形变监测结果的影响,其包括干涉图分割、分块参考点选取、形变反演与结果拼接等步骤。基于上述干涉图优选方法与分块处理方法,本研究首次揭示了美国El Dorado国家森林公园蠕变滑坡的形变特征。(5)综合利用InSAR形变、外部数据与地球物理模型进行了滑坡的机理分析研究;通过存档SAR数据恢复出两处失稳滑坡的历史形变,滑坡的类型与崩滑机理被讨论与分析,并且成功地将弹性位错模型应用到一处滑坡的建模与滑动分布反演中。此外,基于一维孔隙水扩散模型与外部降水数据模拟了滑坡滑动面的孔隙水压力,并联合降水、孔隙水压力以及InSAR时序形变分析讨论了研究区域滑坡运动的驱动因素。地球物理模型的应用为滑坡机理研究提供了新思路与视角,加深了对此类型滑坡机理的认识与理解。