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合成孔径雷达干涉（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）是一种能够精确测量地表微小形变的空间遥感技术,已被广泛运用于城市地表沉降调查、地壳构造形变测量以及地表物质迁移变化监测等领域。近年来,多个不同雷达波段的SAR卫星逐渐升空,为InSAR技术的进一步深入推广和应用提供了丰富的数据源。其中,相对于高频短波SAR系统（如X/C波段）,低频雷达波（如L/P波段）由于其极强的穿透性,能够保证SAR影像对之间的高相干性,在大梯度形变、植被覆盖茂密区以及长时序地表形变监测中具有独特优势。然而,SAR信号在传播过程中穿越大气电离层受到的干扰,是InSAR形变测量的主要误差源之一。特别地,受电离层中自由电子色散特性的影响,SAR信号的电离层延迟量与雷达载波频率成反比。同时,由于电离层中自由电子密度一般随纬度剧烈变化,电离层对SAR方位向形变测量的影响显著高于视线向。低频SAR系统在地磁低纬或高纬地区,电离层延迟效应可能引起InSAR视线向数十厘米甚至数米的形变测量误差,而方位向形变作为InSAR的重要补充,其测量结果则可能导致数十米的测量误差。尽管目前存在多种常规InSAR视线向电离层误差校正模型与方法,但单一校正模型受SAR距离向带宽、极化方式、外界条件和模型自身缺陷的影响,而联合模型依赖于先验信息;相比之下,InSAR方位向电离层误差校正则主要依赖于方向性滤波和距离向分谱干涉（Range Split-Spectrum Interferometry,RSSI）方法,前者难以准确选取经验参数,后者受限于SAR影像距离向带宽。值得一提的是,时序InSAR作为高精度动态形变监测的重要手段之一,其电离层延迟校正主要采用鲁棒性较差的RSSI方法以及效率较低的多子带RSSI方法,且全部集中于视线向;而作为时序InSAR视线向的重要补充,时序InSAR方位向形变更易受电离层误差影响,但至今并未发现有学者提出关于时序InSAR方位向电离层误差估计与校正的方法。为解决上述存在的问题,本文系统分析了电离层的空间分布及其时空变化特征,研究了电离层对InSAR测量视线向和方位向的影响。在此基础上,重点研究了常规InSAR视线向和MAI方位向形变电离层误差校正理论,提出了联合重构距离向分谱干涉（Reformulating RSSI,RRSSI）和方位向偏移估计的InSAR视线向电离层误差校正模型和方法,构建了SAR方位向分谱干涉法的InSAR方位向电离层误差校正模型;同时,考虑到现有时序InSAR视线向电离层误差校正方法鲁棒性和计算效率较低以及方位向电离层误差校正方法长期处于空白,发展了兼顾鲁棒性和计算效率的时序视线向电离层误差校正方法,提出了基于形变模型约束的时序方位向电离层误差校正思路。（1）针对常规InSAR视线向现有单一电离层误差校正模型受SAR距离向带宽、极化方式、外界条件和模型自身缺陷的影响以及联合模型依赖于先验信息的问题,重点研究了RRSSI和方位向偏移法（Azimuth Shift,AS）,在此基础上,构建基于方差分量估计、RRSSI和AS方法的后验视线向电离层误差联合校正模型。以汶川地震471轨道和智利西北海岸103轨道距离向带宽分别为28 MHz和14 MHz的ALOS-1 PALSAR干涉对测试本文模型,并以汶川地震前后471轨道覆盖范围内的39个GPS站点的数据对联合模型进行验证。结果表明,联合模型的电离层误差校正性能优于单一模型和加权最小二乘方法,且InSAR与GPS之间的均方根误差由校正前的11.80 cm降至7.70 cm,改善率达34.75%,高于AS方法、RRSSI和加权最小二乘方法的31.86%、32.46%和32.63%。（2）针对常规InSAR方位向现有电离层误差校正方法受SAR距离向带宽以及经验模型参数选取的限制,构建了基于方位向分谱法的InSAR方位向电离层误差估计与校正模型。以汶川地震476轨道和智利西北海岸103轨道距离向带宽分别为28 MHz和14 MHz的ALOS-1 PALSAR干涉对为测试数据,并利用现有断层模型正演的方位向形变以及汶川地震前后476轨道覆盖范围内的36个GPS站点观测数据对本文模型的精度进行验证。实验结果显示,本文模型相比于方向性滤波和RRSSI方法,可有效移除InSAR方位向形变中的电离层误差,并更好地保留真实形变信息;与正演形变和GPS数据对比发现,本文模型校正后的结果与其较为接近,其中InSAR与GPS方位向形变的均方根误差由校正前的0.77 m降至校正后的0.28 m,改善率达63.64%,且两者相关性由校正前的0.14升至校正后的0.59。（3）针对目前时序InSAR视线向电离层误差校正方法鲁棒性差或计算效率低的问题,发展了基于RRSSI方法的时序InSAR视线向电离层误差校正方法。以低纬的智利Lazufre火山区域和高纬的阿拉斯加Anaktuvuk河苔原火灾区域的ALOS-1 PALSAR时序影像测试本文方法,并获取Lazufre火山区域附近的两个GPS站点数据进行验证分析。结果显示,本文方法的校正效果显著优于RSSI方法;与GPS数据对比发现,经本文方法校正后,两个GPS站点位置的时序InSAR结果与GPS结果之间的均方根误差分别为6.22 cm和0.39 cm,相比于校正前的17.17 cm和6.89 cm,改善率分别达63.77%和94.31%,显著高于RSSI方法校正后的44.50%和87.17%。（4）针对当前时序InSAR方位向电离层误差校正方法的缺失,且现有常规InSAR方位向电离层误差校正方法难以发展成时序模型的问题,提出基于形变模型约束的思路,构建了时序InSAR方位向电离层误差校正模型。获取智利西北海岸103和104轨道2007年11月至2011年4月间的ALOS-1 PALSAR时序影像对本文模型进行测试,并获取影像覆盖范围内的GPS观测数据对模型精度进行验证。实验表明,本文模型能够有效移除方位向形变中的电离层误差;与GPS站点的时序数据对比发现,校正前InSAR与GPS时序之间的最大差异约达2.8 m,而校正后,两类数据的时序结果基本相当;两个GPS站点处,InSAR与GPS之间的均方根误差分别由校正前的0.77 m和0.51m均降至校正后的0.01 m,改善率分别达98.70%和98.04%。