三峡地区特殊的地形分布,使其成为地质灾害频发的区域。自三峡大坝建成之后,随着水位的上升及地质因素的影响,区域内沿江分布的一些古滑坡被激活,并诱发了一系列新的滑坡体。这些滑坡体对长江航运及沿岸居民的生命财产造成了巨大的威胁。传统的测绘监测手段诸如水准等方法精度虽高,但监测效率较低,不适宜应用于较大范围的监测场景。合成孔径雷达干涉测量(In SAR)技术作为一项新的雷达成像技术,随着新一代高分辨率SAR卫星的发射,可用数据的积累增多,其在大范围地表形变监测上的优势逐渐体现,逐步被应用于不同场景的滑坡探测和监测中。本文收集了2019年度覆盖巴东和巫山城镇区域的X波段的Terra SAR-X卫星、C波段的Radar SAT-2卫星影像,同时也收集了该区域的Sentinel-1A卫星数据序列,针对该区域沿江的部分典型滑坡体开展了雷达视线向形变的提取及表面PS点时序分析研究。利用升降轨SAR影像开展表面变形监测的典型滑坡体有龚家坊、白鹤坪、黄腊石滑坡。利用SBAS-In SAR时序分析技术监测的滑坡体为黄土坡滑坡体,其选用的时序数据源为Sentinel-1A卫星影像。本文的主要研究内容如下:(1)综述了雷达干涉测量技术的进展及其在滑坡变形监测领域中的应用进展。分析了升降轨差分干涉图中龚家坊、白鹤坪、黄腊石滑坡体的变形结果,对比了相干性和不同视角、坡度及坡向角条件下的形变监测结果。根据升降轨影像的时空基线分布情况,着重研究了超短或短基线干涉图影像中滑坡体的形变结果,分析了这3个滑坡体2019年度的运动趋势和稳定性。(2)对采集的2016年8月至2020年3月的Sentinel-1A卫星的084升轨影像数据,利用In SAR时序分析技术获取了黄土坡滑坡体表面的变形结果。依据其地质结构,分别以4个子滑坡体上的5个主要形变区域(A,B,C,D,E)为分析对象,从中选取16个PS特征点,逐区域对比分析了不同子区域上的累计形变趋势。结果表明位于临江2号崩滑体后缘、变电站滑坡前缘交界处的A区域以及位于临江1号崩滑体后缘、园艺场滑坡前缘、变电站滑坡西侧交界处的C区域具有较大的形变速率,位于变电站滑坡后缘的E区域形变速率最小。(3)推导了雷达视线向到滑坡坡度向的投影转换公式。利用30m分辨率的DEM数据初步获得了黄土坡滑坡体的坡度和坡向分布情况,结合Sentinel-1A卫星的成像几何参数,计算得到了黄土坡滑坡体雷达视线向到坡度向之间的转换因子cos?的分布图,并进行了定量统计分析。(4)利用国家气象中心的降雨量格网数据,内插得到了黄土坡滑坡体上的月降雨量值,内插结果与事实基本符合,分析了降雨量与滑坡形变量之间的相关性,并进行了进一步的定量统计分析。初步的相关性分析结果表明,降雨并不是引起黄土坡形变的主要因素。