合成孔径雷达干涉测量(In SAR)作为一种新的空间对地观测技术,发展于20世纪60年代。In SAR技术以其大范围、高精度、高分辨率、非接触式对地观测的优势,在快速获取大范围尤其是困难测区的地形信息方面具有极大的应用潜力。然而在地表形变监测中,SAR相位的缠绕特征使得In SAR监测精度受形变的时间演化趋势以及空间变化程度的影响严重,导致实际应用中对SAR数据的时间分布以及数据量要求较高。此外,由于采用侧视成像方式,In SAR技术监测到的形变仅是地表真实位移在雷达视线(Light of Sight,Lo S)向上的一维投影信息,无法全面反映其在三维空间中的位移状况。这些问题严重影响了In SAR技术的工程化应用。随着不同成像参数SAR卫星的发射升空,目前已经可以实现多卫星平台、多空间分辨率、不同波长、不同视角的多维度对地观测,为融合多源SAR影像进行形变监测提供了数据支撑,同时也为解决In SAR形变监测中的技术限制提供了突破口。为此,本文致力于通过多源SAR影像的融合解决时序In SAR地表形变监测精度的优化问题、解决少量SAR数据源无法有效监测形变的难题、解决矿区三维形变场以及概率积分法参数反演问题,主要成果及创新点如下:(1)对比分析了不同SAR影像监测地表沉降的精度与能力。根据ASAR与TSX卫星的成像参数分析了两种SAR数据在形变监测方面的特点,提出了基于ASAR数据的TSX数据最优化选取策略,提出了通过多源SAR数据的相互印证以分析结果可靠性的策略。天津市西郊14景ASAR与29景TSX数据的实验结果表明:利用ASAR与TSX数据提取的形变速率吻合程度高,并与水准资料相符,说明可以通过相互验证评价结果的可靠性。同时实验结果表明研究区域沉降较为剧烈,并有进一步加重的趋势。(2)开展了多源SAR影像的融合研究,提出了基于不同波长、不同分辨率的多源SAR影像融合的时序In SAR优化解算方法,用于提高形变监测精度。该算法的策略为:采用长波长、低空间分辨率的SAR数据(如ASAR)解算初始形变信息,并将其从短波长、高空间分辨率SAR(如TSX)干涉相位中去除,然后基于残余相位通过时序In SAR分析解算出残余形变信息。天津市西郊14景ASAR与29景TSX数据的融合实验结果表明:同仅用TSX数据的形变结果相比,采用融合算法提取的地表形变在空间分布上更加合理,并且形变监测精度也得到改善。(3)提出了利用DIn SAR技术进行长时间跨度形变监测的新方法。通过对In SAR技术的有效性进行深入分析,指出大的相位梯度是限制DIn SAR与小数据集时序In SAR分析的关键因素,为此提出了基于低分辨率SAR数据支撑的长时间跨度DIn SAR分析与小数据集时序In SAR分析的方法。该方法通过低分辨率SAR数据去除大部分形变信息,减缓高分辨SAR影像中形变相位的梯度变化,因而可以有效进行相位解缠,保证形变监测精度。采用该方法分别利用天津市西郊2景与11景TSX影像提取出的地表形变信息,均与水准观测资料吻合。实验结果表明:该方法有效降低了TSX影像的数据量需求,可以利用少量的TSX影像进行长时间跨度的地表形变监测。该方法在扩展TSX存档数据的应用范围同时,还可以有效控制形变监测费用。(4)提出了融合多源SAR影像提取矿区三维形变场并反演概率积分法参数的方法,为矿区地表移动监测及开采沉陷预计提供了新的技术途径。在深入分析了雷达视线向形变与地表三维形变空间关系的基础上,推导了三维形变场解算模型。基于两对ASAR影像与一对Pal SAR影像提取了某矿的地表三维形变场,并根据垂直向与东西向形变场进行了概率积分法参数的反演,所获得的概率积分法参数与矿区实际地表移动规律相符。采用反演参数进行了开采沉陷预计,预计结果与水准观测资料一致。实验结果表明:该方法用于矿区地表移动概率积分法参数反演及预测是可行的。该方法弥补了离散地表监测点不能全面描述真实地表形变信息的缺陷,丰富了矿区地表移动监测手段。