边坡活动性监测是边坡监测研究中的一个热点问题,通过对边坡活动性进行监测,可以为预测边坡失稳提供技术依据,是减少滑坡灾害问题的关键。现有的监测方法造价昂贵,多采用基于点的测量,无法反映边坡整体运动状态,并且很难进行长期实时监测。针对现有监测方法存在的不足,论文将数字图像相关方法用于边坡监测中,分析了数字图像相关方法应用于边坡现场监测中存在的困境,通过实验研究了气候、环境和物理等外界因素对数字图像相关方法计算精度的影响。提出了一种适用于现场的边坡活动性监测方法,基于MATLAB语言编写了边坡活动性监测方法的程序并设计了相应的GUI界面。以秦皇岛市承秦高速公路边坡为观测地点,将上述方法应用于边坡现场监测中,验证了方法的可行性,拓展了数字图像相关方法的应用范围。在气候因素方面,开展了室内模拟实验,分析了光照变化和雾天条件下对边坡图像特征的影响。针对不同气候特点,将局部敏感直方图作为图像的光照不变特征,降低了光照变化对监测精度的影响;利用暗通道去雾算法对图像进行去雾处理,提高了图像清晰度和对比度。在环境因素方面,分析了边坡不同地形地貌在图像中的分布特点,提出一种边坡光测区域划分方法,对边坡植被区域和岩土区域进行划分。将SIFT特征点法作为补充方法,提出用相关系数法代替欧氏距离法进行匹配,根据数字图像相关方法和SIFT特征点法各自适用的条件对边坡不同区域进行计算。在物理因素方面,分析了滑坡不同变形阶段对相机采样频率的影响。依据滑坡不同变形阶段变形速率与时间的演化关系,对相机采集程序进行了优化,设计了可跟随当前变形速率调整采样频率的相机调速程序。使用监控相机搭建观测系统,将本文提出的边坡活动性监测方法应用于秦皇岛市承秦高速公路边坡的现场监测中。利用边坡图像的自有特征,对不同时刻的边坡图像进行相关匹配,通过对应点坐标的变化从而获得边坡活动性相关参数,分析了现场边坡活动性演化特征。并基于双目立体视觉原理,结合现场相机标定结果,将二维测量拓展到了三维测量。