GNSS技术具有全天候、实时、高精度三维定位等特点,目前已在桥梁、尾矿、大坝等开阔环境得到成熟应用,但在地形地貌复杂的滑坡监测环境中仍存诸多不足。滑坡易发区往往地处高山峡谷,植被茂密,GNSS信号传播中不可避免受到遮挡环境干扰,产生严重的多路径效应,致使GNSS模糊度固定困难,从而严重影响定位结果的可用性。基于此,本文在GNSS-RTK定位研究基础上,围绕复杂滑坡环境GNSS多路径误差进行研究,分析了多路径误差特性,研究了多路径误差识别、模糊度快速固定等关键技术,并基于多处复杂滑坡示范区进行实验验证。本文主要研究成果与创新点如下:（1）研究揭示了滑坡环境下GNSS多路径误差特性。基于实测滑坡监测数据对测站多路径误差进行了深入分析,结果表明:复杂观测环境下,监测站多路径误差幅度及波动频率要显著大于基准站,且相较于高度角,信噪比更能反映多路径的影响;严重的多路径效应会显著降低定位精度以及模糊度历元固定率。研究分析了多路径误差与信噪比之间的相关性,为利用信噪比数据削弱多路径效应奠定了理论基础。（2）提出了一种基于基准站信噪比先验信息的GNSS多路径识别算法。针对复杂滑坡环境中因多路径效应导致观测数据质量差的问题,分析探讨了现有固定截止高度角模型（TFC）和自适应截止高度角模型（ADEM）在应用中存在的不足,提出了一种基于基准站信噪比先验信息的GNSS观测数据多路径识别方法,并利用三门峡滑坡监测数据验证了算法的有效性。结果表明:新算法能够有效识别受山体、植被、人工设施等影响的较差观测数据,环境自适应能力更强;其平均模糊度固定率达到97%,相比TFC模型提高39.6%,相比ADEM模型提高28.6%。新算法定位中误差在E、N方向优于4mm,U方向优于9mm,能够满足实时滑坡监测的需求。（3）提出了一种多路径干扰下的GNSS部分模糊度固定改进技术。复杂滑坡环境中多路径效应对载波相位观测值造成的偏差会严重影响模糊度固定性能,基于此,本文研究提出了一种基于最优整数解后验残差的部分模糊度固定算法（PAR-PR）。以山东曲阜监测区数据为例,通过历元固定率、历元固定耗时等多项指标对该算法的有效性进行验证。结果表明:PAR-PR算法历元固定率达93.1%,要显著优于基于高度角和基于信噪比的部分模糊度固定算法。此外,通过组合应用PAR-PR算法与基于基准站信噪比先验信息的GNSS观测数据识别方法,可进一步提升历元固定率至94.2%,同时显著缩短了历元固定耗时,极大提升了复杂环境下GNSS的监测定位性能。