摘要：不稳定斜坡地表形变预测对于滑坡灾害防治和预警具有重要意义。现有监测手段覆盖范围小、成本高,相关预测方法局限于单点预测,对历史数据量要求较高。针对上述问题,本文采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS⁃InSAR)技术进行不稳定斜坡地表形变监测,设计了一种结合InSAR反演结果和门控循环单元(GRU)神经网络的不稳定斜坡地表形变预测方法。首先使用SBAS⁃InSAR技术对研究区域进行地表形变监测,然后利用获取到的时序形变反演结果,建立GRU模型进行形变规律学习,最后开展不稳定斜坡地表形变预测。试验结果表明,该方法对不稳定斜坡地表形变的预测平均绝对误差为0.678 mm,平均绝对比例误差为2.7%,相比于传统的支持向量回归(SVR)模型,预测效果提升超过30%,工程应用潜力较大。