随着信息技术、通讯技术和电子技术的迅速发展,地质灾害的防治工作已经引起了社会各界的广泛关注,相关的灾害防治方案以及产品不断涌现,应运而生的边坡雷达具有全天时、全天候、高精度、全覆盖等特点,是实现地表形变监测、定点连续性监测以及区域地形监测的重要工具。但边坡雷达所测得的原始形变监测数据中存在大量的随机干扰噪声以及局部异常数据,同时数据的传输与处理技术还不完善,这成为地质灾害预警系统的重要难题之一。因此,本文在现有的边坡雷达基础上,针对以上问题,开发具备远程监测和智能处理能力的地质灾害监测系统软件平台。在智能数据处理方面,针对场景积累的形变信息,提取出形变原始数据。由于原始形变数据中存在形变测量误差,其中热噪声误差可以视为高斯随机变量,大气补偿误差具有时变性,服从的误差模型未知,故需要采用一种滤波方法来有效剔除干扰数据。本研究采用卡尔曼滤波模型,初始状态为历史数据最后一幅图像对应时刻的形变量,建立卡尔曼滤波状态方程与观测方程,通过状态协方差的估计方程来得出卡尔曼滤波的增益方程,接着对状态估计方程进行校正,最后更新协方差方程。通过这样的方式来提取出精确的形变量。同时,用河北省迁安市马兰庄露天开采边坡开展的形变监测实验所得的实测数据对此算法的准确性和有效性进行仿真验证。在地质灾害监测预警软件方面,本研究以Microsoft Visual Studio 2010为设计开发平台,运用面向对象的C#编程语言与MATLAB 2012b混合编程,采用基于多线程事务模型,分层次设计软件架构,实现实时显示并处理数据。通过有线通信网络将原始形变数据传输到上位机,实现参数的传递。同时,根据需求分析设计各个模块的功能。其中,图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)模块实现人机的交互;控制模块实现算法的调度、网络连接以及执行线程的同步;逻辑功能模块实现形变数据提取、形变滤波、数据的存储等等;数据传输模块采用TCP/IP协议,实现了对Socket的封装。