滑坡地质灾害从伤亡人数、直接经济损失和占地质灾害总量的百分比来说,是我国仅次于地震的第二大地质灾害。它具有频发性、危害性和复杂性等特点。单一监测手段很难准确地反映滑坡形变的全过程,结合“天—空—地”多时项多尺度的位移监测,水文现象与地质监测、岩土体相互作用的监测等不同的方法所获得的综合数据分析与融合,对滑坡灾害的预测具有重要的意义。对滑坡变形演化机制研究,宏观地表位移监测数据不能够有效地反映滑坡体内部形变过程和深部位移,相关监测数据又受到钻孔技术等条件的限制,无法在空间上完整描述和解释三维地质体整体形变演化机理。滑坡体的薄弱面（体）与周围岩土的物理构成,结构孔隙和含水率不同,导致滑坡体具有密度、电性、弹性等多种物理差异。本文通过视电阻率成像技术和大面积的四维电极扫描,快速实现地下介质电性信息的多维成像。现有的滑坡体监测方法和技术各有优缺点,但采集数据的处理手段大多是基于已知区域各时刻单一采集项和特殊断面的反演成像,很大程度上丢失了数据间的关联信息,导致预测效果不佳,无法利用时序数据间的关联信息来提高预测的可靠性。滑坡监测数据融合多以GIS、In SAR等表面宏观位移数据为主,但表面位移与深部滑动面处位移的大小、速度和方向不能完全一致,基于表面位移时间序列而建立的预警指标不能准确反映出深部岩土体的变形演化规律。采用钻孔深部位移、土壤湿度、地下水位和应力等监测数据的联合时间曲线能够反映坡体内部的变形特征,识别边坡潜在滑动面的深度范围和变形趋势,但此类方法受钻孔、布点等技术条件限制,无法实现内部空间上整体、连续的数据采集,导致模态数据不完整。如何综合现有技术监测数据集,建立有效的滑坡地质体三维完整形变过程监测预测模型是未来研究的重点与难点。针对滑坡体深度位移监测的诸多的问题,采取高密度电阻率法滑坡地质的深部位移部位监测。滑坡滑移面处于直流电法勘探的有效测量范围内,采用高密度电阻率法监测效果比较好。同时将采集到的非线性滑坡电阻率数据通过改进的滑坡地质灾害监测的粒子滤波算法模型,得出其下一时刻的预测值,并通过误差分析其预测值的准确性,通过高密度电阻率反演成像,将滑坡地质的电学特性通过图像呈现出来,分析其地质结构。滑坡过程是一种复杂的动态演变,滑坡岩土体物质组成具有各向异性的特点。外部非确定性动力环境影响滑坡系统在各种因素的相互耦合作用下,呈现着随时间变化的非线性和不确定性的特性,即滑坡的位移变形情况与滑坡内部因素和外部因素间存在着非线性的关系。针对滑坡监测数据的非线性的特点,选择非线性的粒子滤波算法对其数据进行滤波并建立预测模型,对其下一时刻的数据进行预测。