合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术具有全天时、全天候、空间分辨率高等优点,已经成为一种极有发展潜力的空间对地观测技术,有着广泛的应用领域。但是在实际数据处理中仍然有很多关键技术需要进一步的探索和研究,相位解缠作为其中之一,也受到了国内外越来越多学者的关注。论文在研究多种典型相位解缠算法优缺点的基础上,将卡尔曼滤波模型引入到相位解缠之中,深入探讨了卡尔曼滤波相位解缠算法的原理及具体实现过程,同时,针对其在地形陡峭或坡度较大时解缠结果存在误差传递这一情况,提出并实现了一种顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法。论文的主要研究工作和贡献总结如下：(1)总结了相位解缠的原理及一些典型相位解缠算法,概括了四种常用雷达图像处理软件中所采用的相位解缠算法。采用真实InSAR数据实验分析评价了六种典型相位解缠算法的优缺点,并给出了各自的适用情况。(2)研究了卡尔曼滤波在InSAR相位解缠中的应用,总结了卡尔曼滤波相位解缠的特色——相位噪声消除和相位解缠同时进行,详细分析了卡尔曼滤波应用于相位解缠的原理与具体实施流程,并进行了程序实现。利用仿真数据验证了卡尔曼滤波相位解缠算法在滤波和解缠效果方面的可行性和有效性。采用真实InSAR数据进行实验,并与其它几种典型相位解缠算法结果从目视和定量两方面进行比较分析,综合评价了该算法的性能。(3)针对现有的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形陡峭或坡度较大时解缠结果存在误差传递这一情况,通过在卡尔曼滤波状态空间模型中引入与地形因素相关的输入控制变量,提出了一种顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法,并详细阐述了该算法的实施过程。在局部频率估计中,运用二维Chirp-Z变换来提高运算的速度和精度。仿真数据和真实InSAR数据的实验结果证明该算法能够有效地应用于地形陡峭或坡度较大的情况。