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合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技术是新型的对地观测技术，近年来得到了快速发展和完善。凭借能快速精确获取地表微小变形的能力，被广泛应用于滑坡、崩塌、地震等领域。矿产开采破坏了地层原有的应力平衡，造成岩层或地表产生下沉、拉裂、压缩等变形，进而可能诱发崩塌、滑坡等地质灾害，威胁当地居民的生产生活，阻碍经济发展。因此，对矿区展开地质灾害识别与监测，将有助于控制和防范灾害的发生，以维持矿区的可持续发展。
本文依据多源InSAR数据的不同优势，利用D-InSAR和时序InSAR技术从不同尺度获取了攀枝花市米易县的地表形变信息，提出了以地表形变信息为基础，结合地形地貌特征、遥感解译标志的灾害识别方法。选择大龙塘滑坡为研究对象，采用极限平衡法对其进行了稳定性分析。结合稳定性分析的结果，采用升降轨结合的方式对大龙塘滑坡开展形变监测，分析了滑坡在时空上的动态形变特征及降雨与滑坡形变之间的关系，从而为滑坡的防治和治理提供科学依据。得到的主要研究成果如下：
(1)利用D-InSAR和时序InSAR技术结合的方式，使用ALOS-2和Sentinel-1A数据从不同尺度提取了米易县的地表形变信息，分别得到了米易县地表形变结果和白马矿区2018年时序形变结果。两种技术结合使用提升了地表形变信息的获取效率，为快速，准确识别地质灾害提供了一种手段。
(2)利用提取的地表形变结果，结合遥感解译标志和野外实地调查，在白马矿区最终圈定出43处地质灾害体，包括了34处滑坡、6处不稳定斜坡、3处地面沉降。对时间序列形变曲线分析，持续降雨的出现，导致地表形变量发生明显变化，证明降雨是地表形变诱发因素之一。
(3)以米易县内活动比较明显且危害较为严重的大龙塘滑坡为研究对象，通过野外调查对大龙塘滑坡的基本特征及变形模式进行定性分析，然后采用极限平衡法对滑坡稳定性进行分析，得到大龙塘滑坡在诱发因素影响下为欠稳定状态。
(4)联合升降轨数据对大龙塘滑坡的地表形变特征进行研究。综合分析垂向及滑向形变的速率结果及时间序列形变过程结果，发现滑坡区地表在不同时段地表形变分布范围及形变速率变化规律明显，大龙塘滑坡形变在时间上与降雨呈现出明显的相关性，在监测时段2019年1月至2020年10月期间，可以根据形变特征明显判别出2019年6~10月、2020年7~10月形变较为剧烈，与该时间段内研究区出现连续的强降雨有关。
本文依据多源InSAR数据的不同优势，利用D-InSAR和时序InSAR技术从不同尺度获取了攀枝花市米易县的地表形变信息，提出了以地表形变信息为基础，结合地形地貌特征、遥感解译标志的灾害识别方法。选择大龙塘滑坡为研究对象，采用极限平衡法对其进行了稳定性分析。结合稳定性分析的结果，采用升降轨结合的方式对大龙塘滑坡开展形变监测，分析了滑坡在时空上的动态形变特征及降雨与滑坡形变之间的关系，从而为滑坡的防治和治理提供科学依据。得到的主要研究成果如下：
(1)利用D-InSAR和时序InSAR技术结合的方式，使用ALOS-2和Sentinel-1A数据从不同尺度提取了米易县的地表形变信息，分别得到了米易县地表形变结果和白马矿区2018年时序形变结果。两种技术结合使用提升了地表形变信息的获取效率，为快速，准确识别地质灾害提供了一种手段。
(2)利用提取的地表形变结果，结合遥感解译标志和野外实地调查，在白马矿区最终圈定出43处地质灾害体，包括了34处滑坡、6处不稳定斜坡、3处地面沉降。对时间序列形变曲线分析，持续降雨的出现，导致地表形变量发生明显变化，证明降雨是地表形变诱发因素之一。
(3)以米易县内活动比较明显且危害较为严重的大龙塘滑坡为研究对象，通过野外调查对大龙塘滑坡的基本特征及变形模式进行定性分析，然后采用极限平衡法对滑坡稳定性进行分析，得到大龙塘滑坡在诱发因素影响下为欠稳定状态。
(4)联合升降轨数据对大龙塘滑坡的地表形变特征进行研究。综合分析垂向及滑向形变的速率结果及时间序列形变过程结果，发现滑坡区地表在不同时段地表形变分布范围及形变速率变化规律明显，大龙塘滑坡形变在时间上与降雨呈现出明显的相关性，在监测时段2019年1月至2020年10月期间，可以根据形变特征明显判别出2019年6~10月、2020年7~10月形变较为剧烈，与该时间段内研究区出现连续的强降雨有关。