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矿产资源过度开采会造成地质环境破坏甚至引发地质灾害,如采空区地面塌陷、地裂缝、滑坡和泥石流等,对国家和人民的生命财产造成了严重的威胁。合成孔径干涉雷达技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是近年来发展起来的一种监测地表形变的手段,能够对研究区域进行全天候、无接触式、面状的、厘米甚至毫米级的形变监测。本文探索研究合成孔径雷达差分干涉测量(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar, DInSAR)技术和小基线集(Small-baseline Subset, SBAS)技术对矿区进行形变监测的理论和方法。论文主要围绕应用InSAR技术监测矿区沉降的方法展开研究。针对矿区干涉图表现出的严重失相关噪声,提出一种基于最优化融合的InSAR干涉图自适应滤波方法,在去除噪声的同时,能够较好地保留干涉图的相位信息,提高InSAR监测的精度；结合研究区域SAR数据量小的特点,采用小基线集技术(SBAS)进行时序分析,获取了研究区域形变场序列,提高InSAR监测的可靠性和时间分辨率。主要研究工作包括：1)提出基于最优化融合的InSAR于涉图自适应滤波算法由于干涉图滤波中噪声去除与信息保持之间存在矛盾,本文研究了在抑制干涉图噪声的同时,能够较好地保留干涉图的边缘和条纹信息的高保真滤波算法。将干涉图相干性引入干涉图空域滤波,采用最优化融合和线性方向窗口的方法,提出基于最优化融合的InSAR干涉图自适应滤波算法。采用模拟数据和真实干涉图数据对新滤波算法的效果进行验证。2)采用L波段PALSAR数据和DInSAR的方法获取矿区形变场采用DInSAR的方法,对获取的冷水江矿区日本ALOS卫星PALSAR数据进行干涉测量,提取该地区不同时间间隔的形变场。3)采用SBAS技术获取矿区形变场和沉降时序图对冷水江地区的9景SAR影像,采用SBAS技术,进行差分干涉测量时序分析,得到各影像获取时刻的沉降序列图。基于沉降速率的DInSAR模型,采用奇异值分解的方法(Singular Value Decomposition, SVD)解决了计算中法方程秩亏的问题,并估计出高相干点时间序列上的沉降速率和累积沉降量。