高精度的实时形变监测是露天矿边坡和山体滑坡安全监测的重要手段。与星载干涉合成孔径雷达(InSAR)相比,地基InSAR(GB-InSAR)具有零空间基线、高采样率、精确定轨等特点,并且其可以灵活选址,满足了动态和应急监测需要。GB-InSAR的这些特点更适合于监测危险的露天矿边坡和山体滑坡。而GBInSAR技术在形变监测中的应用会受限制于两个方面,其一是在数据采集间隔大气条件的差异带了的大气相位影响不容忽视,其二是GB-InSAR系统通常是采用Ku波段的雷达系统,其波长较一般的星载雷达较短,会带来更严重的失相干现象,失相关现象所引起的相位混叠会增加相位解缠的难度。基于这两个问题,本文提出了基于TCPInSAR技术的地基InSAR形变监测,通过不解缠进行数据分析来避免解缠步骤所带来的解缠错误,并且使用局部Delaunay三角网构建网络和在相位模型中加入了大气模型从而减少大气相位的影响。本次研究搜集了唐山马兰庄露天铁矿2018年08月14日至2018年09月13日共617景MIMO地基雷达设备采集的数据以及浙江绍兴某条道路滑坡处2018年10月12日至2018年10月13日共252景GPRI-II便携式雷达干涉仪采集的数据。数据处理是使用MATLAB软件编写的程序对这两组数据进行了时序分析。本文在阐述了GB-InSAR的基本原理的基础上,开展了一系列形变研究,主要工作如下:首先,为了验证程序和方法的准确性,本文构造了仿真数据,并且对模拟的数据进行实验研究和数据处理,实验结果验证了程序和方法的可靠性和准确性。其次,对唐山马兰庄露天矿边坡进行实验研究,验证了使用的大气模型估计的大气相位的有效性和证实了形变监测精度达到了亚毫米级。最后,对浙江绍兴某条道路滑坡进行实验研究,验证了三阈值法提取TCP的效果更好,也验证了新方法对于地基InSAR形变监测的有效性。