地质灾害是在内、外动力或人为动力作用下，地球发生异常能量释放、物质运动、岩土体变形位移以及环境异常变化等，对人类生命财产、环境造成破坏和损失的地质作用(现象)或过程。由于地质灾害具有突发性、多发性、群发性、渐变性及影响持久的特点，其造成危害对人类生活及安全的影响较为突出[1-2]。特别是进入21世纪以来，随着世界气候环境的恶化和人类活动能力及范围的拓展，地质灾害在自然动力和人为动力的共同作用下，其发生频率呈现频发态势[3]。根据2017年国土资源部召开的全国汛期地质灾害防治工作会议公布的数据，我国已查明的地质灾害隐患点28.2万余处，威胁人员1782万，威胁财产4000多亿元。

各类地质灾害中对我国危害最大的是地震灾害、崩塌、滑坡、泥石流灾害和土地退化灾害，其次为地面变形和矿山井巷灾害。据粗略统计，全国共有较大型崩塌、滑坡、泥石流灾害点7000余处，近十多年来，每年造成的死亡人数近千人，经济损失上百亿元。抽水引起的地面沉降已在全国平原区的46个城市发生，总的沉降面积近50 000 km2，上海、天津、西安、太原的沉降量都已超过1 m。地面沉降造成沿海城市的地面及堤防标高降低，导致地面积水和排水不畅，防风暴潮能力削弱，以及地基变形和桥梁错断，并导致了某些城市地面的开裂。地下采空塌陷在我国大型矿区发育强烈，矿山井下灾害广泛发生于全国各地的井下开采活动中，估计每年造成的经济损失超过数十亿元。因此，在我国现代化建设中，保护地质环境、防治地质灾害已成为刻不容缓的任务。

对灾害的研究由来已久，其研究内容主要包括灾害的调查与监测、机理反演以及预测防治等，其中首要任务是对变形体进行高精度、高可靠性和周期性监测以获取其真实多维度和长时间序列的变形规律。因此，开展地质灾害监测预警是进行地质灾害减灾防灾的一项长期重要基础工作，也是有效减灾、防灾的必要前提[4-5]。现代空间对地观测技术在大范围地质灾害监测预警方面具有独特优势，可提供大范围内灾害体连续准实时监测数据，极大提高了对地质灾害的监测与预警能力。充分利用各种对地观测技术，从信息化角度支持防灾救灾行动，已被列入政府重要工作内容。本文将对地质灾害监测中主要空间对地观测技术在地质灾害监测方面的发展与应用进行论述总结。

由于角度与标准不同，地质灾害分类十分复杂。按照地质灾害形成原因，可分为自然地质灾害和人为地质灾害，前者包括地震、火山、崩塌、断层错动等，后者包括开采沉陷、建筑荷载沉降、工程滑坡等。按照地质环境或地质体变化速度，又可分为突发性和缓变性地质灾害，前者包含地震、崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、地面沉降、地面塌陷，即习惯上的狭义地质灾害；后者如水土流失、土地沙漠化等，又称环境地质灾害。按照地质灾害发生区的地理或地貌特征，可分为山地地质灾害，如崩塌、滑坡、泥石流等；平原地质灾害，如地质沉降等。按危害程度和规模大小分为特大型、大型、中型、小型地质灾害险情和地质灾害灾情4个级等(http://www.mlr.gov.cn/zt/dzfz/)。由于突发性地质灾害，如地震、崩塌、滑坡、泥石流等，具有周期短、威胁大、破坏强、成因复杂等特点，是当前地质灾害监测技术的主要研究热点对象[6]。常见地质灾害的特点及监测手段见表 1。

传统地面大地测量技术方法，如全站仪、水准仪测量及近景摄影测量等，长期以来在地质灾害形变监测和预警中，发挥了重要的作用。随着地质灾害的增多，人类对地质灾害的大范围监测预警及灾害监测更新的时效性需求增强，而现代空间对地观测技术为大范围的地质灾害的监测预警手段带来了革命。

合成孔径雷达干涉测量技术(synthetic aperture radar interferometry, InSAR)，是20世纪80年代发展起来的一种空间对地观测技术，进入21世纪以后得到广泛应用，尤其是在地质灾害领域成为不可或缺的技术之一。InSAR技术是利用合成孔径雷达(SAR)卫星获取的同一地区两幅复数影像来进行干涉，由于两幅影像获取时刻卫星姿态不同造成的干涉相位差中包含了卫星到地面点的距离信息，因此可以用来测量地面点三维位置和变化信息[7]。常规差分合成孔径雷达干涉测量(differential-InSAR, D-InSAR)技术主要受到时间失相干、空间失相干和大气延迟等因素影响，使得其监测精度和应用受到了限制。先进InSAR时序分析技术的发展，如永久散射体技术(persistent scatterers InSAR, PS-InSAR)、相干点目标方法(coherence point target InSAR, CPT-InSAR)、临时相干点(temporal coherence point InSAR, TCP-InSAR)、短基线集方法(small baseline subset, SBAS)和SqueeSAR技术等，大大削弱了上述限制因素影响，提高了InSAR形变监测的精度，并被用于监测众多精细地球物理现象。差分层析SAR技术(differential SAR tomography, D-TomoSAR)使合成孔径雷达具备了方位-距离-高度-时间四维成像能力。StaMPS(2007) 和SqueenSAR技术(2011) 的提出进一步增加了InSAR在农田区域的可监测点数密度。2016年S.V.Samsonov提出了多维短基线集技术MSBAS(multidimensional small baseline subset)，实现了多传感器数据联合提取地表二维形变场时间序列。

在地质灾害监测方面，文献[7]首次论证了D-InSAR技术用于探测厘米级的地表形变的可能性。文献[8]获取了世界上第1幅InSAR地震形变观测结果，并在1993年的《Nature》杂志上发表了美国Lander同震干涉图，为地震形变观测开辟了新途径，极大地引起了全球地学界对InSAR技术的广泛关注。文献[9]首次利用InSAR技术获取了意大利Etna活火山岩浆收缩过程中的地表形变。文献[10]最早利用InSAR技术对荷兰地区由天然气开采引起的地面沉降进行了监测。InSAR最早成功用于滑坡形变监测可追溯到文献[11]利用ERS卫星对法国南部saint-Etienne-de-Tinee滑坡进行监测。1996年Carnec等利用差分干涉测量观测地下煤矿开采造成的地面沉降。此后随着InSAR处理技术及应用领域的逐渐拓展，InSAR技术既可监测包括自然因素引起的地震、火山、冰川消融等不同时间段形变，也可监测包括人类活动或与自然因素共同作用引起的地面沉降、地裂缝、崩塌、滑坡、泥石流、采矿塌陷等。如文献[12]利用InSAR和GPS数据，通过模型比较与分析，获取了对美国San Andreas断裂高分辨率的震间形变结果；文献[13]对阿留申群岛火山群近20年的火山活动状态进行了InSAR监测和模拟研究，对理解该地区火岩浆力学机制以及喷发灾害预报具有重要意义；文献[14]利用C、L和X波段的数据对太原盆地的地表二维形变场进行了监测，并分析了监测结果与周围断裂、地下水抽取的影响关系；文献[15]利用MSBAS技术对获取了墨西哥高分辨率的地表二维形变场时间序列结果。

目前有多种高分辨率、不同波段、多重访周期SAR卫星的在轨运行见表 2，进一步提高了InSAR技术的监测能力和应用领域。同时基于大数据和云计算平台的地理信息网络服务系统正在被广泛研究，届时基于InSAR技术的地质灾害准实时探测和监测也将成为可能。

机载激光雷达(airborne light detection and ranging，LiDAR)系统作为一种新型的航空遥感技术，集合了激光测距、计算机技术、惯性导航系统和动态GPS差分定位技术为一身，并通过测量激光脉冲的往返时间，结合高精度的定位姿态数据，获取地面三维激光点云坐标。LiDAR技术具有全天候观测、强抗干扰、短时间内获取海量、高精度三维点云的优势，使得快速、低成本、大面积地面测量成为可能，为变化检测提供了新的研究思路[16-17]。尤其是利用LiDAR技术能够生成高精度的DEM，并基于高精度DEM开展地质灾害定性或定量分析。

LiDAR技术在地质灾害监测中的应用主要基于其对微观地形的清晰描述。文献[18]在2000年就已经将LiDAR数据用于大城市的洪水灾害模拟和潜在损失评价。文献[19]在2003年就已利用LiDAR系统获取了荷兰和瑞士全国的DEM数据，LiDAR技术还被成功地用于美国Minnesota州蓝地河沿岸从2001年到2002年的河滩侵蚀灾害，并计算出了地形受侵蚀的体积。近年来LiDAR技术的发展迅速，国内学者在滑坡、危岩体、活动断裂等地质环境领域得到了广泛的应用[20-21]。尤其在滑坡应用方面，利用LiDAR DEM提取精细的地形地貌参数，借助LiDAR山体阴影图及坡度和粗糙度图，能够准确地识别滑坡滑动的范围，并准确圈定出滑坡后缘、滑坡侧缘、滑舌等滑坡要素[22]。同时结合多期LiDAR点云数据，还可对滑坡表面位移进行监测，获取滑坡的真实动态、总体变形趋势等特点。

机载LiDAR技术在应用上受到植被及监测环境影响，如滑坡、危岩体表面有大量的植被覆盖时，LiDAR无法测量到地形表面，虽然后期可经过各种滤波方法进行处理，但仍会对最终成果精度产生影响；其次，遇到云雨等较差天气时，LiDAR扫描会受到限制，形变监测精度会受到影响；另外，LiDAR的应用范围较小，主要侧重于针对性较强的小范围地质灾害调查及监测，不适用于大范围地质灾害调查，且难以捕获灾害体前期的微小形变。然而，LiDAR技术发展至今，已逐渐成为一种重要的信息获取技术，作为一种新型技术，LiDAR还有很多发展空间。

随着现代航天技术和信息技术的高速发展，遥感技术在空间分辨率(spatial resolution)、时间分辨率(temporal resolution)、光谱分辨率(spectral resolution)及辐射分辨率(radiant resolution)等方面都得到了迅猛发展，尤其是国内外商业高分辨率遥感卫星的相继发射，意味将越来越容易、周期越来越短、精度越来越高地获取同一地区的高空间分辨率遥感影像。由于高分辨率卫星影像包含了丰富的地表物体几何结构及纹理信息等，能够直观、形象、全面地表现地质灾害特征，多时像遥感影像还能实现对地质灾害发生、发展等过程的多视角、多尺度动态观测，因此高分辨率遥感技术为地质灾害调查与监测研究提供了崭新的手段。

遥感技术应用于地质灾害监测，最早起源于20世纪70年代。自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，遥感技术得到了迅速发展。美国、加拿大、德国等将遥感技术应用在地质灾害监测，通过研究遥感技术在泥石流、崩塌、滑坡等地质灾害监测与防治方面的特点，较为系统地总结了不同类型、不同规模地质灾害遥感影像的解译尺度和分类方法，为遥感地质灾害研究提供了权威的参考。我国学者利用高分辨率遥感技术研究地质灾害也取得了许多重要的成果。文献[23]基于高分辨遥感影像技术对道路的受损情况进行了判别评估；文献[24]利用美国高分辨“快鸟”遥感影像对昆明东川城区泥石流灾害损失评估的途径和方法进行了探讨；文献[25]利用高分辨遥感影像技术对发生在四川达县岩门村的滑坡进行变化解译。总之，高分遥感技术在地质灾害的调查、监测、预警及评估中都发挥着重要的作用，不仅提供了灾害有关的数据信息，还可以辅助开展地质灾害的治理，是地质灾害防灾减灾不可或缺的重要手段。

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)具有全天候、高精度和自动化获取地表三维坐标和速度的能力，且定位速度快、不受站点间通视条件限制，定位误差不随时间积累的特点，在灾害监测领域得到广泛应用[26-28]。GNSS用于灾害监测的作业方式可分为周期性静态测量和连续性实时动态测量。当灾害体形变速率非常缓慢或者在一定的时间和空间周期内认为是稳定时，即可采用周期性静态GNSS测量，监测周期根据灾害体的形变速率而定。GNSS连续性实时动态测量则是将GNSS接收机直接安装在灾害体上，进行连续观测，具有较高的时间分辨率、可以获取实时动态形变结果。由于GNSS测量需要接收机同步观测至少4颗卫星，因此在高山峡谷区、建筑物密集区及林木茂密区，监测精度和可靠性不能保证。目前GNSS水平监测精度较高，可以到3~5 mm，而垂直精度相对较低，约为5~10 mm。文献[29]通过长时间连续GPS地面沉降监测并辅以精细数据处理，GNSS高程监测精度可提升至3 mm以内[29]。

目前地质灾害GNSS监测存在硬件成本高、实时性差、实时监测精度低三大技术瓶颈，随着中国北斗系统和欧盟伽利略系统逐步建设和完善，天空可用卫星数超80颗，利用覆盖面较广的移动互联网和GNSS融合监测技术有望解决上述瓶颈。以滑坡灾害监测为例，依靠移动互联网和计算机技术，GNSS接收机成本可大幅降低，监测数据可通过无线网路实时回传服务中心，对灾害体监测将从传统周期性转变为全天候实时监测，提供实时单历元解同时可以并行处理时段解，保障实时性同时提高解算可靠性。

对于接收机硬件成本问题，可考虑基于物联网思维，引入云平台加传感器(云+端)的技术理念，研究低成本小型化的高精度滑坡监测传感器技术。对于高精度GNSS融合监测技术，可通过构建北斗/GNSS多系统多频率多手段(PPP/差分/基线)融合定位算法，实现基于北斗云平台的实时在线高精度监测技术。融合数据处理中，应充分顾及灾害监测的先验信息和边界约束，对地形和环境噪声进行建模，研究复杂地形的实时定位误差修正技术，构建实时监测成果可靠性及完备性模型。简要的GNSS云平台加传感器监测方案示意图，如图 1所示。

随着多类空天技术的迅猛发展，多技术融合在灾害体识别与监测方面得到广泛重视与实践，尤其是在滑坡灾害应用方面。文献[30]利用差分干涉测量(D-InSAR)、机载LiDAR和历史航空影像对加利福尼亚北部鳗鱼河流域滑动缓慢的大型滑坡进行了分析研究，确定并获得了2007年2月到2008年2月期间5个大型滑坡平均下滑速率。文献[31]利用LiDAR数据对由地震引发的滑坡而造成的地形变化进行监测，结合航空摄影相片和地形图提取高分辨率的DEM，计算了滑坡体积。欧洲空间局资助的SLAM(service for landslide monitoring)项目利用合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)，永久散射体(PS-InSAR)，干涉点目标分析(IPTA)方法获取了毫米级精度的地表形变规律，并结合传统光学影像分析和地质分析方法开展滑坡敏感性、危险性制图[32-33]；文献[34]利用PS-InSAR、CR-InSAR、LiDAR、实时GNSS及高分遥感技术对中国西南地区开展了大范围的滑坡、危岩体调查与监测研究，取得了较好的实地验证成果。文献[35]介绍了欧洲委员会应急响应服务与应用项目(SAFER)在利用雷达和光学遥感进行滑坡调查与监测方面的成果，展示了InSAR与面向对象的影像分析方法相结合在不同地质环境下的滑坡监测成果。文献[36]利用PS-InSAR技术和不同分辨率的LiDAR DEM对意大利Messina省的滑坡进行了调查，分析指出高精度DEM对滑坡判识具有明显帮助，尤其是在河流流域地区。基于GNSS、InSAR、无人机以及其他传感器监测技术融合，进行多尺度点面综合处理，可实现灾害体时间域和空间域的全覆盖，融合处理中需要对多传感器信息可靠性进行校验，构建多传感器下统一的时空基准，最终实现多尺度全天候的高精度监测信息提取。北斗/多源传感器的地质灾害实时高精度监测技术简要实现流程如图 2所示。

地质灾害监测是一项复杂系统工程。随着航空航天技术、计算机技术及网络通信技术的发展，多元化的观测手段、高性能的观测系统、先进的数据处理理论、迅捷的信息通信、海量的数据分析使得地质灾害监测预警技术发展将产生新的趋势：

(1) 多技术、多学科、多监测手段的集成化趋势逐渐明显。地质灾害的发生不仅与地球物理、化学场有关，而且还有水文气象、地貌等自然环境变化有关，决定了地质灾害监测将综合多种时空技术和预测预报技术为一体进行综合监测，如集成地球物理、对地观测技术、雷达成像、计算机技术、通信技术、自动化技术等为一体，实现各技术间优势互补、信息互通、优化集成。

(2) 多维度、多尺度地质监测成为趋势。目前地质灾害监测已呈现出明显的多维度化和多尺度化，首先在时间上，既有地质灾害的瞬间变化监测，又有地质灾害的长时间序列趋势变化监测；在空间上，既有全球化地质灾害监测系统，又有不同区域甚至微观的局部监测系统；维度上，既有基于单一地球物理属性的灾害监测，又有基于多种指标体系的灾害监测。从而更加有利于掌握地质灾害的大区域地质环境演变过程及灾害发生及变化规律。

(3) 地质灾害监测系统向数字化、自动化、可视化和网络化方向发展。传感器的大量使用，正在使得地质灾害特征的信息采集实现数字化、自动采集，并通过可视化数字技术的应用以生动的形式呈现，通过互联网技术可进行云存储、云计算等，最终实现地质灾害的信息共享与发布，从而有效提高地质灾害预测预防水平。

我国地缘辽阔，各类地质灾害对人民的生命财产安全构成威胁，地质灾害监测预警是减少灾害的有效途径。现代空间对地观测技术的应用极大拓展了对地质灾害监测的能力。随着监测预警新理论、新技术和新方法的不断研发与应用，人们对地质灾害监测的深度和广度将会得到进一步提升，也为逐步实现地质灾害的预测预警提供重要保证。未来的物联网、大数据、互联网、云计算、云存储等基因几何级的加速发展将对地质灾害监测预警技术带来革命性改变。地质灾害监测预警系统将具备人工智能，存在于网络空间的数字网络中，各类地质灾害的预警将更加便捷、高效。