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大气水汽的时空变化是影响星载合成孔径雷达(SAR)大地测量精度的关键因素。1994年，Massonnet等首次识别出了InSAR中的大气效应，至今已有不少学者在InSAR大气改正方面展开了大量研究。同时，通过利用InSAR中的大气延迟来反演水汽含量的变化，也促使了InSAR在气象学上的应用。基于此，论文主要围绕合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)过程中大气延迟分量展开研究。主要研究工作如下: (1)对重轨InSAR中大气相位进行定量分析，以更好地理解InSAR大气噪声的特征。对典型区域的ERS Tandem数据进行分析，结果表明，地形起伏越大，相位与地表高程的拟合度越高，对InSAR大气相位的垂直分层部分的建模，指数模型要优于线性模型;同时，在描述InSAR大气相位的紊流部分的结构函数时，Matern模型较传统的球状模型更为理想。该分析结果有助于建立更高精度的重轨InSAR大气相位模型。 (2)为削弱大气延迟对干涉结果的影响以提高InSAR的测量能力，本文在InSAR大气相位特征分析的基础上，研究了一种新的InSAR大气相位建模与估计的方法。该方法首先采用稳健估计确定大气垂直分层部分模型参数，然后基于Matern模型的Kriging插值用于估计大气紊流部分，最后利用估计的大气垂直分层和紊流资料改正InSAR测量结果。结果表明去除大气影响后，InSAR重建DEM更趋近于参考DEM。 (3)借鉴SBAS中短基线组合的构网方式，基于现代测量平差手段，利用时间序列上的多幅InSAR干涉图分解出各SAR成像时刻的水汽分布。其中，假设所有SAR成像时刻的水汽在时间上服从零均值分布，从而增加约束条件解决方程秩亏问题。研究结果表明，反演的水汽值与同步的MERIS较为一致，说明本文提出的InSAR差分水汽分解方法具有较高的可靠性。