图 2.最近发生的一些灾难性山体滑坡刺激了遥感技术在中国的应用。（a） 新磨滑坡;（b） 白鸽滑坡;（c） Sedongpu 滑坡。这些滑坡的位置列在图 1b 中。图 a、b 和 c 分别取自天地图像、无人机正射影像和昴星团卫星图像。
图 3.关于“山体滑坡”和“光学遥感”主题的出版物：（a） 全球和 （b） 中国;自 2002 年以来，关于“山体滑坡”和“InSAR”主题的出版物：（c） 全球和 （d） 中国，以及发射 SAR 卫星的时间表;关于“山体滑坡”和“激光雷达”主题的出版物：（e） 全球和 （f） 和中国。全球和中国数据来自 Web of Science 和中国国家知识基础设施。
图 4.滑坡调查中的关键技术与航空光学遥感过程（a） 低空遥感获取滑坡的光学图像;（b） 利用航空摄影测量法获取滑坡的数字地形产品;（c） 获得滑坡地貌特征;（d） 识别和绘制山体滑坡。
图 5.LiDAR 在滑坡调查中的关键技术和过程.（a） 基于 DEM 的滑坡增强显示方法。（b） 滑坡地貌特征的观测。
图 6.（a） 设置GBSAR监测点，以及（b） GBSAR测量的新磨滑坡潜在不稳定岩体中监测点的累积位移曲线。
图 7.基于地面 3D 激光扫描技术的岩体边坡分析。（a） 原始采集点云;（b） 岩石斜坡的前视图;（c） 斜坡体的剖面图;（d） 痕迹识别效果;（e） 接头的自动识别结果;（f） 关节极图。
图 8.用于滑坡早期识别、监测和早期预警的综合天-空-地调查策略。
图 9.遥感影像揭示了 2014 年 8 月 27 日发生在中国贵州省福泉市道坪镇的小坝滑坡（图 a 和 b）和 2016 年 9 月 28 日发生在中国浙江省丽水市绥昌县北街镇苏村的苏滑坡（图 c 和 d）的破坏前变形特征。
图 10.中国四川省小津县遥感技术综合应用于主动滑坡调查。（a） 通过堆叠 InSAR 技术检测到升轨 Sentinel-1 图像的微形变;（b） 通过堆叠 InSAR 技术检测到的下降轨道 Sentinel-1 图像的微变形;（c） 堆叠 InSAR 对升轨 ALOS-2 图像的微变形;（d） SBAS InSAR 检测到的升轨 Sentinel-1 图像的微形变;（e） 基于升轨 Sentinel-1 图像 Stacking InSAR 微变形结果的滑坡边界映射;（f） 基于升轨 Sentinel-1 影像 SBAS InSAR 微变形结果的滑坡边界映射;（g） 基于 2021 年 7 月 1 日拍摄的航空光学图像上可见的主斜坡的主动滑坡边界测绘;（h） 升轨 Sentinel-1 图像的 SBAS InSAR 位移结果，P1 和 P2 的位置列在图 f 中;（i） 宏变形的现场调查（主要坡度）。
图 11.中国四川 2022 年 Ms. 6.8 泸定地震的同震滑坡清单。（a） 同震滑坡的空间分布;（b） 相应的滑坡密度（修改自 Zhao et al.， 2022a）。
图 12.古代滑坡的不同图像特征：面板 （a） 、 （c） 和 （e） 是光学立体视觉模型;面板 （b）、（d）、（f） 是机载激光雷达增强显示后的三维地貌图像。其中，（a）和（b）为具有典型扶手椅状地貌的古老滑坡;（c） 和 （d） 是具有典型“舌状”堆积地貌的古老滑坡;（e） 和 （f） 是具有多层悬崖和平台地貌的古老滑坡。
图 13.2022 年 9 月 5 日泸定县泸定县古莫冈陵滑坡特征及其卷土重来。（a） 光学图像显示复兴前的古老滑坡松散沉积物;（b） 使用机载 LiDAR 图像观察地震前的古代滑坡地貌特征;（c） 地震前后使用两相 DEM 的高差图。
图 14.中国主动识别滑坡的工作流程。
图 15.在山体滑坡高发区域检测活跃的滑坡。（a） 全研究区升轨 Sentinel-1 卫星影像的 Stacking-InSAR 结果，（b） 四川省西部地区 （WSC） 下降轨 Sentinel-1 卫星影像的 Stacking-InSAR 结果，（c） WSC 局部尺度下降轨 Sentinel-1 卫星影像的 SBAS-InSAR 结果。
图 16.金沙江大桥附近滑坡调查遥感技术综合应用。（a） 金沙江段 Sentinel-1 影像的堆叠 InSAR 结果;（b） 金沙江段 Sentinel-1 影像的 SBAS InSAR 结果;（c） Sentinel-1 影像和 GNSS 设备对沙东滑坡的 SBAS InSAR 结果;（d） 2017 年 12 月 16 日拍摄的沙东山泥倾泻活动区域图像;（e） 2018 年 12 月 2 日拍摄的沙东滑坡活动区域图像;（f） 沙东滑坡的时间序列 InSAR 变形（2018 年 1 月 12 日开始），监测点位置列在图 c 中;（g） 沙东滑坡的 SBAS InSAR 和 GNSS（2021 年 12 月 22 日开始）变形。
图 17.综合使用遥感技术进行 Jiaju 滑坡调查。（a） 丹巴县周围 Sentinel-1 图像的堆叠 InSAR 结果;（b） 丹巴县周边 Sentinel-1 影像的 SBAS InSAR 结果;（c） Gaoling 山体滑坡的航拍图像;（d） Gaoling 滑坡的年平均变形率;（e） Gaoling 滑坡的机载 LiDAR 图像;（f） Gaoling 滑坡后缘的局部滑坡;（g） 高岭滑坡中部剧烈变形，黄色箭头表示滑坡运动路径;（h） 高岭滑坡前缘右侧的强烈变形区域，黑色箭头表示强烈变形区域的边界;（i） SBAS InSAR 测得的位移与高陵滑坡的月降水量，P1 和 P2 的位置列在图 d 中（修改自 Xu et al.， 2021）。（有关此图例中对颜色的引用的解释，读者可参考本文的网络版本。
图 18.利用遥感、地质学和地球物理勘探的多学科集成，对活跃的滑坡、新滑坡、古老的滑坡和受损的边坡进行综合调查的过程和典型特征。斜坡变形和损坏的斜坡都属于活动斜坡。
在过去的二十年里，中国遥感技术的快速发展，特别是 2017 年新莫滑坡之后，滑坡调查方法和策略发生了巨大变化。本文综述了中国滑坡调查遥感技术的研究进展。
重点介绍并讨论了用于滑坡调查的 3 种主流遥感技术，即 SAR（由 InSAR 和 GBSAR 组成）、光学（由星载光学遥感和机载光学遥感组成）和激光（由 LiDAR 和激光扫描仪组成）。InSAR 能够提供大量数据和全面的覆盖范围，已被广泛用于跟踪和分析历史破坏前位移，并识别区域尺度的活跃滑坡。星载光学遥感的主要应用是快速滑坡清查制图和长期滑坡演变的探测。航空遥感（光学遥感和 LiDAR）提供额外的高分辨率观测，适用于监测和解释滑坡，同时产生其他信息，例如多时相数字表面模型、详细的微地形和表面位移。随着这些遥感技术的快速发展，为更好、更快的山体滑坡调查提供了前所未有的机会。
由于当前遥感技术在监测对象和覆盖范围方面差异很大，没有一种技术可以确保对滑坡进行准确和全面的评估，因此我们可以通过整合这些技术来更好地理解、表征和评估滑坡。事实上，将太空、空中和地面技术结合到综合调查策略中已经显示出山体滑坡调查的前景。
