地质灾害往往具有很大的破坏力,而我国又是一个地质灾害较为严重的国家,因此地质灾害研究和防治的重要意义愈发凸显出来。GPS和InSAR技术已成为日渐成熟的高效地质灾害监测手段。根据两类技术的优势互补特性,GPS-InSAR数据融合可以有效的改善InSAR数据本身难以消除的误差,又可以实现GPS技术高时间分辨率和高平面位置精度与InSAR技术高空间分辨率和高高程变形精度的有效统一。但是如何高效的融合两类数据一直是国内外学者研究的一个热点,针对GPS-InSAR数据融合的相关算法,本文做了如下研究:1.随机模型与函数模型双约束的GPS-InSAR数据融合模型的建立。InSAR技术因存在视线向(LOS)模糊问题,只能获取雷达脉冲入射方向的一维地表形变量,无法满足地表三维形变的定量描述。即使获取了多轨道的LOS向观测量,由于几何成像差异较大,一般情况下仍不能得到令人满意的三维形变结果。并且InSAR技术存在对监测点南北向形变信息不敏感的问题。因此针对上述问题,本文将GPS监测结果作为先验信息建立附加随机模型约束的形变模型,同时以GPS监测的南北信息作为南北向形变的强约束条件,建立随机模型与函数模型双约束的GPS-InSAR模型进行数据融合。通过模拟实验和西安实测数据验证该模型的可靠性与可实施性,结果证明该模型有效的提高了ENU方向上的解算精度。2.基于随机模型验后估计的自适应Bayes方差分量估计求解三维形变场。在GPS-InSAR数据融合中,不同观测值权比的不合理分配会直接影响最终求解三维形变信息的精度。为了平衡InSAR信息和先验的GPS信息的权比,以高精度GPS观测值为先验信息,以InSAR的LOS向形变为观测信息,建立基于Bayes统计理论的函数模型,将自适应方差分量估计应用到Bayes估计中,构建自适应Bayes方差分量估计,合理调节GPS先验信息与LOS向观测信息的权比,同时抵抗LOS向中可能存在的粗差影响。通过西安地区的实测数据进行验证,结果证明该方法可有效的提高三维形变场的解算精度。3.基于高精度形变场的汶川Mw7.9地震同震滑动分布反演。利用函数模型与随机模型双约束的GPS-InSAR融合模型计算汶川地震的三维形变场,以此作为地表形变约束,结合分段断层的几何模型,反演汶川地震的同震滑动分布。与GPS反演结果相比,GPS-InSAR融合数据反演结果连续性较好,滑动分布相对集中,滑动分布更加精细。为了验证滑动分布反演结果的可靠性,利用GPS-InSAR融合数据的反演结果进行正演验证,正演结果与实测GPS数据具有较强的符合性。