滑坡是一种非常严重的地质灾害,它不仅严重威胁着人类的生命财产安全,同时也对环境、资源等产生巨大的破坏。2020年梅雨季节,受强降雨的影响,湖北省恩施市发育了大量滑坡灾害。其中,沙子坝滑坡垮塌导致居民房屋和屯渝公路受损,水电站引水渠冲毁,滑坡物质进入清江堵塞了河道形成堰塞湖。此次滑坡事故受到了社会各界的关心,为避免和减轻滑坡灾害带来的严重后果,需要对恩施地区开展滑坡形变监测和易发性评价研究,保障人民的生命财产安全。合成孔径雷达干涉测量是一种新型的遥感技术,其在数据获取上具有全天时、全天候、不受天气因素影响的特点,在对地观测上表现出监测范围广,精度高的突出优势,使得利用InSAR技术进行滑坡研究成为可能。然而,如何将InSAR遥感技术手段应用于滑坡灾害的形变监测与特征分析,仍是一个处于探索阶段且亟待解决的问题。同时,时序InSAR重点区域的监测需要根据滑坡灾害发育的实际情况和发生概率进行选择,因此有必要对区域进行滑坡易发性评价,从而更好地服务于滑坡的防灾减灾,最大程度地保障人民的生命财产安全。因此,本文利用时序InSAR技术和信息量法模型开展恩施沙子坝滑坡的形变监测与区域易发性评价研究,主要研究内容如下:（1）GACOS辅助下的鄂西南地区InSAR大气效应改正。使用外部数值气象模型GACOS对鄂西南地区InSAR数据中的大气噪声进行去除,并利用相位标准差变化定量评价时序InSAR大气改正效果。（2）沙子坝滑坡时间序列InSAR形变监测。采用SBAS-InSAR技术对沙子坝滑坡滑前和滑后两个不同状态下的形变速率进行解算,得到滑坡前与滑坡后的时序形变速率和累积形变量,同时,对形变速率和降雨量进行相关性分析。（3）沙子坝滑坡失稳垮塌前后形变演化特征时序分析。利用滑坡体特征点的累积形变量的变化,分析出滑坡发生过程的4个不同阶段。（4）滑坡垮塌的失稳信号探测。根据累积形变量的变化特征,对滑坡垮塌前的加速信号进行提取捕捉。（5）恩施区域滑坡易发性评价。收集整理恩施市地质灾害点384个,选用了 8个滑坡地质灾害易发程度影响因子进行了分析,并利用信息量法,对恩施市进行了滑坡灾害易发程度进行评价。结果表明,使用外部数值气象模型GACOS可以有效去除时序InSAR数据中的大气影响效应,去除前后大气噪明显较少,干涉图的质量得到改善,滑坡时序分析精度得到提高。沙子坝滑坡在滑前,即2018年1月11日至2020年7月11日之间,LOS方向平均形变速率-120mm/year～40mm/year,最大累积形变量达到了300mm。在滑坡发生后,即2020年7月23日至2021年1月31日之间,滑坡体的视线向平均形变速率-90mm/year～70mm/year,最大累积形变量为50mm。滑坡前沙子坝滑坡时间演化分为四个阶段,即缓慢变形阶段、加速阶段1、暂时稳定阶段和加速阶段2。滑坡后时间演化特征表现为2个阶段,即不稳定变形阶段和稳定变形阶段。成功探测到了滑坡失稳加速信号,即在2020年5月12日,滑坡发生的前72天,滑坡体位移速率发生突变,开始加速变形,最终导致滑坡的发生。对恩施市降雨量数据与形变量进行了耦合分析,发现它们具有明显的相关性。恩施市滑坡易发性评价结果表明,恩施市滑坡发育风险较高的地方为清江流域与断层分布区域,尤其是东部地区,沙子坝滑坡位于易发性评价中的极高易发区,验证了易发性评价结果的准确性,根据滑坡易发性评价结果,可筛选出极高易发区,对这些区域进行时序InSAR的重点监测,在一定程度上可提前预知滑坡灾害的发生。