近年来,随着我国生产建设活动逐渐深入西部高原,冰崩、岩崩等地质灾害所引发的相关问题日益严重。伴随着遥感技术的日渐成熟,对灾害体进行大尺度的宏观监测已经成为了可能。相比于In SAR技术易受植被影响而失相干、Li DAR技术费用昂贵,光学遥感具有空间分辨率高,重访周期短以及可用数据源多等优点,因此具有广泛应用的潜能。然而传统研究中,光学数据多用于地质灾害定性解译,无法获取定量的变形信息。针对以上问题,本文开展了基于光学遥感影像匹配技术的冰崩形变监测研究,对相关技术理论进行详述,以通化滑坡为例对哨兵-2号数据进行了波段融合与精度分析,进一步对帕隆藏布茶隆隆巴曲流域的遥感数据进行处理,重点分析了流域内冰川的运动情况及稳定性。基于以上技术方案获得了2021年印度Chamoli地区冰川断裂灾前一年的时序形变场,并对相应的变形特征和致灾机理进行了详细分析。本文首先对光学影像匹配原理进行详述,重点对数据预处理、匹配处理以及误差建模后处理三个环节进行介绍。预处理环节主要完成了遥感影像的正射校正和重采样,为匹配处理提供输入数据;匹配处理则基于空间域匹配和频率域匹配两种算法来分别进行;误差建模后处理主要目的是去除匹配结果中的各类系统误差,从而获得真实有效的二维形变场。在数据处理的基础上,以通化滑坡为例,通过实验对哨兵-2号数据的多波段监测结果进行评价,并进一步进行融合,从而提升了监测精度。最后通过模拟实验对该技术的理论精度和可靠性进行了验证。在上述理论的基础上,论文以帕隆藏布茶隆隆巴曲沟谷流域为研究对象,对研究区内的地质灾害进行解译分析,并利用高分-2号和哨兵-2号影像获取了相应的形变结果。最后基于遥感解译和定量监测成果,对流域内规模最大的潜在威胁体1号冰川进行了运动情况和稳定性分析,并基于空间域匹配和频率域匹配两种算法对冰川主轴绘制了剖面速率曲线。结果表明二者较为相符,一方面验证了结果的可靠性,另一方面揭示了该技术较适合具有中等运动量级、表面纹理特征明显的滑坡、冰川等研究对象。茶隆隆巴曲流域形变场的成功提取证明了基于光学遥感影像匹配技术对冰川形变监测的可行性,但还需证实该技术能够获取冰崩灾前的形变信号,从而做出有效预警。基于此,论文进一步选取了印度Chamoli地区冰川断裂事件为研究对象,对灾前一年的28景哨兵-2号数据进行匹配处理,并重点分析了灾害体周边4个点位的时序变形特征。最后,结合历史遥感影像以及气象数据,对本次灾害发生的原因进行分析与探讨。研究认为本次冰川断裂区域最早受到发生在2016年10月的滑坡影响,导致后缘出现拉裂缝。在随后的时间中,该裂缝逐渐扩张,使下方冰岩体逐渐脱离母岩。2020年下半年持续的少量降水,打破了冰川物质补充和消融的动态平衡,使得该区域出现了形变加速。2021年2月初突然增加的降雪最终致其崩塌。综上所述,论文从理论与实践两个层面对光学遥感影像匹配技术进行了深入研究与探讨,对该技术的优势与不足做出了总结。随着研究的进一步深入以及更多光学卫星的升空,影像匹配技术必将在地质灾害监测领域发挥越来越重要的作用。本文的研究成果可以为光学遥感影像在防灾减灾工作中的应用提供参考。