中国地质杂志投稿格式参考范文：InSAR技术在滑坡识别与监测中的应用研究进展

　　1 引言

　　滑坡灾害是威胁山区重大工程建设与人类生命财产安全的主要地质灾害类型，每年在全球范围内都会造成重大人员伤亡与财产损失。滑坡灾害隐患早期识别与监测预警是有效防范灾害风险的重要途径。传统的滑坡隐患识别主要依赖于地面调查，滑坡监测预警则主要依赖于地面监测设备。在全球滑坡研究领域的快速发展过程中，传统方法在面对大范围滑坡隐患识别、高山峡谷区高位滑坡识别与监测、茂密植被覆盖下滑坡识别等问题时存在明显的局限性，迫切需要全新的技术克服当前所面临的难题。

　　伴随着航空航天和遥感技术的不断进步，合成孔径雷达干涉(InSAR)技术凭借其能够在大范围全天候、全天时地连续精确跟踪地面微小形变，且受大气和季节影响不大的优势，在一众遥感技术手段中脱颖而出，被广泛应用于滑坡灾害早期识别与监测预警中。该技术通过利用同一轨道两景 SAR 影像，精密配准后共轭相乘得到干涉相位，再从中减去由外部 DEM 模拟的地形相位，从而获取地面目标的形变信息。InSAR 技术的广泛应用有效克服了传统技术手段的局限性，促进了滑坡识别与监测研究的快速发展。

　　为进一步总结 InSAR 技术在滑坡应用研究中的进展及存在的主要问题，本文简要介绍了 InSAR 技术的发展历程;从广域范围、重点区段和单体滑坡 3 个层次，总结了 InSAR 技术在滑坡灾害早期识别的应用情况;结合典型案例梳理了滑坡 InSAR 监测预警的研究进展，并分析了当前面临的主要挑战;最后对未来滑坡灾害研究领域 InSAR 技术的发展方向提出了建议。

　　2 InSAR 技术的发展历程

　　InSAR 技术发展至今已有近半个世纪的历程，其在滑坡领域的应用大致可分为：起步阶段、快速发展阶段和成熟阶段。

　　2.1 起步阶段

　　1978 年美国发射了世界上第一颗星载 SAR 卫星 SEASAT，获取了地球表面大量的雷达干涉数据，为 InSAR 技术的早期发展奠定了基础。InSAR 技术早期主要应用于地形测绘领域，受限于当时 SAR 卫星的性能(时空分辨率、重访周期等)，整体发展较为缓慢。

　　自 20 世纪 90 年代开始，以 ERS-1/2(欧空局)、JERS-1(日本)为代表的 SAR 卫星相继发射升空，SAR 数据的时空分辨率得到较大的改善。这一时期采用的差分干涉合成孔径雷达(D-InSAR)测量技术，精度可达厘米级至毫米级，开始逐步被应用在高精度 DEM 测量、地表沉降测量、植被覆盖下的地形测量、冰川移动、洋流特征、地震地表变形测量等领域。随后，Price and Sandwell(1998)提出了 Stacking-InSAR 技术，通过对多幅解缠干涉图进行加权平均，与 D-InSAR 相比，能够明显消除大气相位延迟误差的影响，使 InSAR 技术的准确性与实用性得到了较大提升。

　　2.2 快速发展阶段

　　进入 21 世纪后，日本 ALOS、德国 TerraSARX、意大利 COSMO-SkyMed 等卫星陆续升空，全球范围内的 SAR 卫星逐步覆盖了 X、C、S、L 等常用 SAR 数据波段，SAR 卫星的重访周期也有所降低，数据时空分辨率提升显著。与此同时，InSAR 领域也诞生了诸多先进技术，Ferretti et al.(2001)提出了 PS-InSAR 技术，能够在获取地表变形的时间序列的同时，减小时空失相干、大气延迟与轨道误差;Berardino et al.(2002)提出了 SBAS-InSAR 技术，通过时空滤波去除大气延迟，减少大气误差的影响，获取地表变形的时间序列;Hooper et al.(2004)提出的 StaMPS 技术则采用了相位时域分析算法，通过对相位时间域分析来判断相位是否具有时域稳定性。

　　除此之外，多孔径雷达干涉测量方法(MAI)、分频干涉测量(R-SSI)等解决大范围变形、大梯度变形等问题的技术被广泛应用，InSAR 技术探测能力飞速提高，InSAR 技术开始向滑坡领域迅速拓展。例如，Hilley et al.(2004)将 InSAR 技术用于识别监测美国大规模缓慢移动、连续蠕变的滑坡;Ye et al.(2004)应用 D-InSAR 技术成功对三峡库区滑坡开展了监测;Delacourt et al.(2007)采用 InSAR 技术对法国 La Clapière 滑坡进行监测，并比较了 PSInSAR 技术与 D-InSAR 在不同情况下的适用性。这一阶段 InSAR 技术的功能性得到了较大的拓展，为该技术在滑坡领域的全面应用奠定了基础。

　　2.3 成熟阶段

　　2010 年至今，欧空局 Sentinel-1 卫星，日本 ALOS-2 卫星、美国 NISAR 卫星以及中国研制的 HJ-1C、GF-3、LT-1 等多波段、高时空分辨率、低重访周期的 SAR 卫星入轨，使得运用 InSAR 技术进行高精度、高频次地表形变探测成为可能，InSAR 技术在滑坡研究中的应用进入成熟阶段。

　　在这一阶段，Ferretti et al.(2011)提出了被称为第二代 PS-InSAR 的 SqueeSAR 技术，从永久散射体(PS)与分布式散射体(DS)中联合提取地表参数，克服了 PS-InSAR 在观测目标中永久散射体目标过少的限制，提升监测点的密度，从而提高滑坡监测精度。此外，Offset-Tracking、多维小基线子集(MSBAS-2D/3D)、多平台联合建模等 InSAR 技术的突破，使得过去 InSAR 技术仅能获取雷达视线向(LOS)的干涉测量成为历史，并可开展地表形变的二维、三维探测。同时，Sequential-InSAR 技术的诞生使得 InSAR 技术由过去的静态观测逐步转向动态观测，Hrysiewicz et al.(2023)开发的 EZ-InSAR 程序基本实现了常见 InSAR 处理流程的自动化。时至今日，InSAR 技术已成为滑坡灾害早期识别与监测预警不可或缺的重要技术手段。

　　3 基于 InSAR 技术的滑坡识别

　　3.1 InSAR 滑坡识别的应用类型

　　InSAR 技术进行滑坡识别的本质是通过地表的异常形变区进行滑坡识别，按照识别范围可分为：广域范围识别、重点区段识别和单体滑坡识别。不同识别类型对应的目标、特点、精度等有所不同，因此在 SAR 数据类型及 InSAR 技术选择上存在一定的差异。

　　3.2 InSAR 在广域滑坡识别中的应用

　　广域滑坡识别的主要目的是找到区域内潜在滑坡的位置，探明滑坡的空间分布规律，具有识别范围大、数据处理量大、识别灾害数量多、区域内地形地貌类型多的特点，可有效识别大 — 中型滑坡，对小型滑坡的识别能力十分有限。在 SAR 数据选择上，通常选取覆盖范围较大(面积达数千至上万平方千米)的数据，处理过程中需要联合升降轨的 SAR 数据，在保证识别效率的同时，尽可能避免由于卫星侧视成像所带来的几何畸变，InSAR 技术选择上则偏向于处理步骤简捷、运算效率较高且具有较强适应性的技术。

　　国内外不少学者开展了广域范围的滑坡隐患识别研究，姚鑫等(2020)在 D-InSAR 的基础上设计了 PRE-InSAR 技术，通过相位增强来突出滑坡位置，能够克服诸多不利干涉条件以增加技术的适应能力，该技术在青藏高原三江并流区域、黄土高原区域识别到了大量潜在的滑坡隐患;张本浩等(2022)选取升降轨 SAR 数据减小了各类地形地貌所带来的几何畸变，同时应用 Stacking-InSAR 技术削弱数字高程与大气误差的影响，识别了青藏高原然乌地区 67 处潜在滑坡;Aslan et al.(2020)应用模块化程度较高的 StaMPS 技术，在法国阿尔卑斯山地区识别了 100 多个潜在滑坡，对广域范围滑坡风险防控具有重要意义。

　　3.3 InSAR 在重点区段滑坡识别中的应用

　　相较于广域范围识别，重点区段内滑坡特征更加明确，应用 InSAR 技术能精确识别绝大部分滑坡隐患，甚至传统人工调查不易发觉的中小规模滑坡也能有效识别，识别结果的准确性和可靠性较高。InSAR 识别精度一方面取决于 SAR 数据，另一方面取决于 InSAR 处理技术，重点区段 SAR 数据的选取需充分考虑区域内的地质条件、植被覆盖、大气延迟等因素，InSAR 技术的选取则需考虑滑坡规模、滑动速度等因素，在二者选取得当的情况下才能得到理想的识别结果。当前 InSAR 技术在工程规划建设区、重点流域、活动断裂带等重点区段的滑坡识别，受到学界广泛关注。

　　3.3.1 工程规划建设区

　　在水电工程、铁路、公路等工程规划建设区，Reyes–Carmona et al.(2020)利用 D-InSAR 技术精确捕捉地表小微形变的能力，识别了西班牙南部 Rules 水库的 3 个潜在滑坡，并分析了不稳定斜坡对水电设施造成的影响;刘星洪等(2020)结合 4 种 SAR 数据，应用 D-InSAR 技术识别了川藏廊道巴塘 — 芒康段 167 处滑坡，表明 InSAR 技术可精准捕捉滑坡变形初期的微小变形;Zhao et al.(2019)运用 SBAS-InSAR 技术结合随机森林算法，识别了喀喇昆仑公路沿线的滑坡隐患，并绘制了公路周边滑坡的易发性评价图。

　　3.3.2 重点流域

　　在金沙江、岷江、大渡河等重点流域，河流下切作用强烈，岩体结构破碎，滑坡较为发育。刘斌等(2020)应用 TOPS 和 ScanSAR 模式 InSAR 技术对金沙江中下游开展了滑坡隐患识别;Shan et al.(2024)采用 InSAR 技术在岷江上游杂谷脑河流域识别出 49 个滑坡，并结合随机森林算法完成了滑坡易发性评估;Huang et al.(2023)基于 JS-InSAR 与 SBAS-InSAR 技术，在大渡河金川至峨边段识别出 143 个潜在滑坡，提升了对重点流域滑坡隐患的认识。

　　3.3.3 重要活动断裂带

　　大型活动断裂带附近，斜坡结构易发生破坏，是巨型滑坡易发区域。Scheingross et al.(2013)应用 InSAR 技术识别了美国加州圣安德烈斯断裂带发育的滑坡，并分析了断裂附近滑坡的空间分布特征;姚鑫等(2017)应用相干永久目标分析干涉测量(IPTA-InSAR)技术，开展了鲜水河断裂带蠕滑型滑坡识别，证实了活动断裂带对滑坡空间发育规律的控制作用;刘筱怡等(2019)应用 SBAS-InSAR 技术发现，靠近活动断裂附近的斜坡大都存在明显的蠕滑变形。

　　3.4 单体滑坡精准识别

　　单体滑坡的识别主要关注滑坡不同部位的形变特征，进而定量分析滑坡稳定性与变形趋势。相较于广域范围和重点区段滑坡识别，单体滑坡识别有明确的识别对象(具体斜坡)。单体滑坡识别首先需要保证能够对滑坡边界及形变演化过程实现精准探测。Gao et al.(2023)通过分析多期 InSAR 数据，精确识别出西藏易贡滑坡源区的主要变形区域，并测量出这些区域的位移速率和累积位移量，为评估滑坡的稳定性和预测滑坡的变形趋势提供了重要数据支撑;Wang et al.(2023)运用 PS-InSAR、SBAS-InSAR 及 CTL 方法分别对湖北马哲县沙子坝滑坡进行识别，分析了不同时序 InSAR 技术的识别效果，认为不同的 InSAR 技术对同一滑坡的识别结果存在差异，拥有更大测点密度的 InSAR 方法能更精确地刻画滑坡变形特征。

　　在保证精准性的同时，部分学者为刻画滑坡在三维空间的运动过程，开展了滑坡多维度形变探测研究。Liu et al.(2020)提出了一种偏移跟踪方法来处理 SAR 图像，成功获取了金沙江白格滑坡的高精度二维形变;杨超等(2023)利用时序 InSAR 技术，根据卫星视线向与滑坡的空间几何关系，解算获取了桃坪乡滑坡表面的二维形变，并进一步实现了滑坡深度的反演计算。

　　4 基于 InSAR 技术的滑坡监测预警

　　4.1 基于 InSAR 技术的滑坡监测

　　滑坡是斜坡长期演化的结果，在此过程中滑坡的内外部会产生一系列变化。传统的滑坡监测方法主要从驱动力、内部破裂、外在形变以及临滑前兆等方面入手，重点监测相关指标的量值及其动态变化范围，最终为滑坡预警预报提供参考。采用时序 InSAR 技术能够获取不同演化阶段滑坡的形变特征，张永双等(2020)总结了单体滑坡 InSAR 早期识别与监测的一般步骤：①分析滑坡及周边主要 SAR 数据源及其适宜性，制定最优 InSAR 监测方案;②通过 InSAR 综合观测，获得滑坡长时间序列变形并筛选显著变形部位(特征点);③根据特征点的时序变形曲线，进行滑坡的演化阶段判别和稳定性预测。PS-InSAR 与 SBAS-InSAR 技术是当前应用于滑坡监测最具代表性的两种时序 InSAR 技术。

　　4.1.1 基于 PS-InSAR 的滑坡监测

　　PS-InSAR 技术通过识别 SAR 数据中的永久散射体(PS 点)，利用长基线距的干涉图像对，提高干涉图像的利用率，能获得毫米级的地表位移量。朱同同等(2021)运用该技术获取了三峡库区树坪滑坡的时序变形速率曲线，与 GPS 形变观测值比较，验证了监测结果的有效性;Zhang et al.(2023b)应用 PS-InSAR 技术对金沙江上游茶树山古滑坡复活变形进行了监测，为古滑坡复活机制研究提供了重要依据。

　　4.1.2 基于 SBAS-InSAR 的滑坡监测

　　在监测区域缺少永久散射体或永久散射体密度较低时 PS-InSAR 技术会产生较大的误差。因此滑坡监测常选用适应性更强的 SBAS-InSAR 技术。李梦华等(2021)应用 SBAS-InSAR 技术，对茂县岷江河谷段多个典型滑坡进行了时间序列形变分析;闫怡秋等(2022)运用 SBAS-InSAR 技术结合光学遥感解译，监测了大渡河甲居滑坡的二维形变速率，大大提升了滑坡的监测效果。

　　大量研究表明，PS-InSAR 与 SBAS-InSAR 技术均为有效的滑坡监测手段，但单一技术难以兼容所有情况。为充分发挥两种技术的优势，不少学者尝试将两种技术进行拆分重组，形成了永久目标分析干涉测量(IPTA-InSAR)技术，取得了良好的应用效果。此外，具有多维度、密集监测功能的 InSAR 的技术近年来也有广泛应用，例如 Hu et al.(2013)提出了通过升降轨 SAR 数据进行滑坡三维时序监测的 InSAR 技术;Samsonov et al.(2020)提出了 MSBAS-3D 方法，能够提取滑坡三维形变的时间序列;Liu et al.(2022b)运用 DS-InSAR 技术对金沙江上游沃达滑坡进行了监测，相比于 PS-InSAR 技术监测点的密度增加了 20% 以上，显著提升了滑坡监测的准确性与可靠性。

　　4.2 基于 InSAR 技术的滑坡预警模型

　　滑坡监测的最终目的是为了实现精准预警。国际上常见的预警方法是 “阈值法” 和 “预警模型法”。日本学者 Saito(1969)提出了基于滑坡开始出现变形到最终滑动失稳所经历的初始变形、等速变形、加速变形 3 个阶段进行判识和预警的 “斋藤模型”;李天斌和陈明东(1996)提出了通过 Verhulst 模型的反函数拟合边坡变形特征的预警模型并建立了滑坡时间的预警判据;许强等(2009)提出利用改进的切线角，将斋藤模型中斜坡加速变形阶段进一步为 3 个亚阶段的定量划分标准和滑坡临滑预警判据;亓星等(2020)提出了改进的基于斋藤模型的滑坡临滑时间预报方法;Segalini et al.(2018)提出了创建滑坡数据库校准逆速度模型进行滑坡预警的方法。这些预警模型和方法应用于滑坡监测预警，取得了良好效果。

　　利用 InSAR 技术进行监测预警的关键是滑坡失稳的形变阈值的确定问题。不少研究者基于时序 InSAR 的监测数据，探讨了滑坡失稳的判识标准，提出了不同的失稳阈值。例如，赵超英等(2019)在研究黑方台地区黄土滑坡时，将变形速率 2 cm/a 和−1 cm/a 作为滑坡判识的形变阈值;刘晓杰(2022)运用 InSAR 识别金沙江流域滑坡时，将 10 mm/a 作为变形速率阈值;Herrera et al.(2013)将 L 波段 ±21 mm/a、C 波段 ±14 mm/a 和 X 波段 ±16 mm/a 作为阈值。

　　Wasowski 和 Bovenga(2014)认为，判断斜坡稳定与否的阈值取决于失稳斜坡的地貌、岩性、失稳机制等因素;张永双等(2020)认为，滑坡在各演化阶段间一般存在较为明显的拐点。因此滑坡变形由初始拉裂到均匀、由匀速到加速的拐点可作为 InSAR 技术判断滑坡不同演化阶段的标志。

　　当前受限于卫星重访周期的限制，采用 InSAR 技术还无法达到与地面监测设备相似频率的地表形变探测，基于 InSAR 技术的监测预警方法仍处于探索阶段。近年来，以中国研制的陆探 1 号为代表的高重访卫星陆续升空，运用时序 InSAR 监测数据与 GNSS、光学遥感影像偏移技术等多源监测数据结合的预警模型已经取得了初步的成效。

　　5 面临的挑战与研究展望

　　5.1 InSAR 技术本身面临的主要挑战

　　5.1.1 复杂地形条件下几何畸变的挑战

　　SAR 卫星侧视成像特点决定了其在地形起伏较大的高山峡谷地区，会产生叠掩、阴影、透视收缩等几何畸变，形成无效的观测盲区。目前通过多源数据数据分析(光学遥感数据、升降轨数据、地面监测数据)或深度学习方式，能够在部分情况下缓解几何畸变带来的影响，但多数情况下仍难以取得理想效果。

　　5.1.2 滑坡大梯度形变探测的挑战

　　InSAR 技术的适用对象通常为发生缓慢变形的滑坡，一旦滑坡形变梯度超过一定范围便会产生失相干现象，从而造成滑坡探测疏漏。当前在探测大梯度滑坡形变时，常采用 SAR 像素偏移量追踪测量、分频干涉测量(RSSI)及地基 SAR(GB-SAR)等技术。以 GB-SAR 为例，虽然能够观测到形变梯度相对大的滑坡，但其观测范围较小、探测效率较低，因而多数情况下仅能针对单体滑坡进行形变探测。

　　5.1.3 大气延迟的挑战

　　SAR 卫星雷达发射的电磁波信号在穿过地球大气层时会产生延迟，从而影响 InSAR 的探测精度。部分学者提出了多时相滑动窗口线性模型(MMLM)、通用型卫星雷达大气改正系统 GACOS 等解决方案，在一定程度上缓解了大气延迟的不利影响，但由于地球大气环境瞬息万变，存在较大的不确定性，大气延迟在高精度地表形变探测中仍是一项较为严重的干扰因素。

　　5.1.4 茂盛植被覆盖下穿透性的挑战

　　在识别较厚植被覆盖的滑坡时，雷达信号会产生后向散射，从而造成失相干现象，部分学者在研究中选择穿透性较强的长波段(L 波段)SAR 数据进行处理，但由于长波段雷达信号的形变测量精度较低，在实际应用中仍受到较大制约。

　　5.2 InSAR 技术在滑坡研究中存在的问题

　　5.2.1 InSAR 广域滑坡监测能力不足

　　受限于 SAR 影像的空间分辨率、卫星重访周期以及时序 InSAR 数据处理速度的限制，InSAR 监测当前仍以单体滑坡监测为主，广域范围监测能力十分有限。

　　5.2.2 InSAR 技术应用自动化程度较低

　　InSAR 技术处理流程自动化程度低主要体现在两方面：一是 InSAR 技术数据处理需要有丰富经验的技术人员参与，部分情况下有较为复杂的流程步骤需要逐步操作实现;二是分析 InSAR 探测结果时通常需要人力目视解译，在广域范围识别时仍有较多需要人力参与的工作量，同时人工进行目视遥感解译时可能存在部分主观性，影响滑坡的识别结果。上述问题在一定程度上限制了 InSAR 技术的普及和推广，同时降低了 InSAR 形变探测的时效性和准确性。

　　5.2.3 InSAR 数据分析挖掘程度较低

　　InSAR 技术在应用过程中产生了海量的地表形变数据，但数据背后所反映出来的滑坡相关规律和机理等并未得到深入的分析挖掘。近年来，随着算力水平的不断提高，以机器学习、深度学习技术为代表的人工智能技术极大提升了对海量数据的挖掘能力，随机森林算法、卷积神经网络(CNN)等与 InSAR 技术结合已经取得了初步成效，说明 InSAR 数据具有较大的潜在价值等待挖掘。此外，当前多数研究中 InSAR 数据与滑坡物理力学机制的结合程度较低，对概率统计模型的依赖性较大。

　　5.3 展望

　　近年来，随着遥感卫星、互联网、电子信息及人工智能领域技术井喷式的发展，InSAR 技术发展迅猛，在滑坡研究实践中发挥了重要作用，自动化、智能化已成为当前 InSAR 技术发展的主流趋势。针对上述挑战与不足，InSAR 技术未来仍需在以下方面持续突破。

　　5.3.1 提升海量 SAR 数据的整合能力

　　随着 SAR 卫星种类数量的不断增加，SAR 数据类型也逐步丰富完善，不同类型的 SAR 数据对应解决的问题也不同，现阶段亟待构建多种类型 SAR 数据整合统一的数据平台，充分发挥多种类 SAR 数据的优势，提升多源 SAR 数据的使用效率，增强 InSAR 在复杂场景下的适应能力。

　　5.3.2 推动 InSAR 技术模块化和自动化发展

　　由于滑坡问题的复杂性，在滑坡识别与监测预警中通常需采用多种 InSAR 技术及 SAR 数据进行处理来达到优势互补的效果，但会相应地增加人工任务量。因此，亟需将 InSAR 技术进行模块化封装处理，通过简单指令即可实现不同 InSAR 技术的调用或重组，实现 SAR 数据的自动化处理。目前，StaMPS、MSBAS、EZ-InSAR 等模块化 InSAR 处理工具包已开始应用，随着未来研究的逐步深入，InSAR 技术的应用门槛将进一步降低。

　　5.3.3 促进 InSAR 技术与互联网技术深度融合

　　InSAR 技术的广域监测与预警能力的主要制约来自卫星重访周期、数据处理时间长，导致探测到形变数据时效性较差，在未来可借助互联网 “云” 技术实现 SAR 卫星数据、地面监测数据与地面超级计算机平台数据的实时互联互通，将 SAR 数据实时上传至 “云端” 服务器，通过超算平台实时运算，实现全天候、全天时地表形变的动态监测。随着该方向的持续研究，未来或将诞生基于 InSAR 技术的区域多尺度、高精度滑坡实时监测预警系统，当滑坡即将失稳时，预警信息将及时传送至用户人群，实现滑坡预警。

　　5.3.4 发展人工智能的全新 InSAR 技术

　　以机器学习、深度学习等为代表的人工智能技术产生了颠覆式的技术革命。未来 InSAR 技术应用需进一步融合人工智能技术，同时结合滑坡物理机制开展研究，构建以物理机制为核心并结合人工智能与 InSAR 技术的滑坡预警模型，此类研究或将突破传统经验模型与统计模型的局限性，助力滑坡预报这一国际重大难题的突破。

　　6 结论

　　本文在简要回顾 InSAR 技术发展历程的基础上，梳理了 InSAR 技术在滑坡识别和监测中应用的研究现状，并展望了未来 InSAR 技术在滑坡灾害研究中的发展方向。主要得到如下认识：

　　(1)InSAR 技术发展至今已有近半个世纪的历史，其在滑坡领域的应用大致可分为起步阶段、快速发展阶段和成熟阶段。

　　(2)InSAR 技术克服了传统手段开展滑坡识别与监测预警的局限性，可以实现广域范围、重点区段和单体滑坡的识别，基于 InSAR 技术的滑坡监测预警显著提升了滑坡灾害的防范效果。

　　(3)当前 InSAR 技术仍存在亟待突破的挑战，侧视成像的几何畸变、滑坡大梯度形变探测、大气延迟误差及植被穿透等问题仍然制约着 InSAR 技术的应用与发展。同时，InSAR 技术在应用中还存在大范围滑坡监测能力不足、处理流程自动化程度低、数据挖掘程度不够等问题。

　　(4)InSAR 技术在未来仍有较大的发展潜力，应持续推进 InSAR 技术自动化和智能化，进一步整合海量的 InSAR 数据并与人工智能和超算深度融合，推动 InSAR 技术与物理机制相结合的滑坡预警模型发展，助力滑坡预报难题的突破。

陶昶旭;张永双;任三绍,中国地质大学 (北京) 工程技术学院;中国地质大学 (北京) 地质安全研究院;中国地质大学(北京)郑州研究院,202502