多年以来,滑坡、地面沉降等各种地质灾害危及着我们人民的安全。GB-InSAR技术伴随着高时空分辨率和高形变监测精度的特点,近些年被广泛地应用到边坡形变监测中;许多学者对GB-InSAR技术进行了研究,但是仍然存在很多问题制约着GB-InSAR的监测精度。在这些问题中,对GB-InSAR监测精度产生最大的影响的就是大气扰动。因此,本文针对GB-InSAR中大气扰动的问题进行了系统的研究;在分析了已有解决方法的基础上,针对其不足,提出了相应的大气校正模型和时序处理方法。具体的工作如下:(1)传统的GB-InSAR大气校正方法基于大气同质的假定;在这一假定下,本文通过分析大气相位的数学模型,提出了一种基于缠绕相位的大气延迟校正方法。通过对高相干点的距离差和相位差构建模型来求解大气延迟系数。相比于传统方法而言,该方法不需要进行相位解缠既可模拟出大气相位。节省了操作的步骤,同时有效避免了可能的相位解缠误差引入。(2)传统的模型法大气校正方法中,选取高质量点并构建其相位和斜距的函数模型来求解大气延迟系数。然而在GB-InSAR进行测量的过程中,由于受极端天气的影响,例如风或者湍流。大气同质的假定时常难以得到保证,成为GB-InSAR大气校正中的一个难点问题。为解决这个问题,本文分别考虑GB-InSAR观测时小范围内受极端天气影响而导致各个方位向大气不同质,或者大范围内三维空间中存在的大气不同质的情况。提出基于极坐标系的二维大气校正模型和基于直角坐标系的三维大气校正模型。实验证明,提出模型能有效提高GB-InSAR大气校正的精度。(3)在GB-InSAR监测中,由于观测时间长,数据量大,通常会放大时间基线,带来了轻微的时间失相关、相位解缠和大气扰动严重等问题。传统的星载PS-InSAR可以很好的解决这些问题,但是GB-InSAR和星载InSAR数据在相位构成和大气方面具有不同的特点。因此,本文引入传统星载PS-InSAR的方法,并结合GB-SAR数据的特点对其改进。提出了一种考虑时间维大气相关性的时序分析方法,马兰庄采集的GB-SAR数据用于验证了提出方法的正确性。