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我国是一个地质灾害多发的国家，而滑坡是造成巨大经济损失的灾害之一。随着人口的快速增加、人类工程活动的日益强烈，自然环境受到破坏开始恶化，滑坡灾害发生频率越来越高，为减轻和避免滑坡灾害的危害，要对滑坡的地质环境、坡体结构进行调查，对滑坡体进行监测获取其物理量的变化数据，分析其形成机制、稳定状态及诱发因素等，常用的滑坡监测技术(GPS、水准仪、全站仪、近景摄影测量和位移计)在滑坡灾害技术研究方面取得了丰富的经验，使得我国滑坡预警得到很大程度的提高，但是传统测量技术仍存在一定局限性。而新发展起来的InSAR技术在一定程度上可以克服传统测量技术的缺陷，并且能够监测大范围的地表形变活动。因此本文以丹巴县城区作为研究区域，通过时间序列SBAS-InSAR技术对该区域进行滑坡形变探测及隐患识别研究。先选取一个有GPS监测点的一个滑坡——亚喀则滑坡进行小区域的InSAR技术的形变探测，通过调整SBAS-InSAR技术流程中的参数使得InSAR监测结果和GPS监测结果一致。然后选用同样的参数展开丹巴县城区的滑坡形变探测及隐患识别研究工作。主要研究成果如下: (1)综合考虑丹巴县城区的地形特点、SAR影像的成像几何特征、常用InSAR技术的优缺点，选用升降轨SAR影像数据通过SBAS-InSAR技术对丹巴县城区进行滑坡形变探测及隐患识别最为合适。 (2)升轨数据监测到亚喀则滑坡形变为滑坡中部累积形变量为80mm，滑坡前缘的右边累积形变量为98mm，左边累积形变量为89mm。在滑坡体上选取4个形变速率较大的区域进行时间序列分析，累积位移曲线整体呈现线性变化，每年的降雨使得时间序列曲线呈现规律性的“凹”型变化。 (3)哨兵升降轨影像对亚喀则滑坡进行形变监测，亚喀则滑坡表现为纵向上形变量呈现前缘＞中部＞后缘。横向上看滑坡中部形变量大，两侧小。滑坡整体变形呈现出阶梯的特点。InSAR监测结果和我们现场调查以及收集到的资料结果一致。 (4)结合Google地球影像，利用哨兵升降轨SAR影像通过SBAS-InSAR技术得到年平均形变速率和累积位移形变量，确定了20处形变区域。其中5处形变区域两种轨道的SAR影像均监测到了形变。另外有8处形变区域只有升轨SAR影像监测到了形变，有7处形变区域只有降轨SAR影像监测到形变。通过两种轨道的SAR影像对丹巴城区的滑坡识别在一定程度上达到了相互印证和互相弥补的目的。InSAR技术对丹巴县城区的形变监测精度达到了厘米级。 (5)20处的形变区域通过和已有资料对比，验证了12处滑坡点;有4处滑坡点形变量比较大，没有找到相应的历史调查资料，结合google地球影像，定为滑坡区域。6处滑坡区域形变量比较小，滑坡特征不是特别突出，这需要我们现场详细调查或者继续监测进一步验证是否为滑坡。