基于重复轨道的合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)技术以其短周期,广覆盖,低成本的优势,自问世以来就被后人积极地研究并应用着,但是传统DInSAR技术易受由时间空间失相关引起的相位噪声和大气延迟效应的干扰,降低形变测量结果的可靠性。为了克服这些限制因素的影响,一些崭新的以永久散射体技术和小基线集技术为代表的时间序列InSAR技术陆续被提出,它们的共同点是对那些在时间序列保持稳定散射特性的像元进行分析,本文旨在通过分析时间序列高分辨率SAR影像上的稳定点目标,高精度的反演地表形变信息。为此,本文主要做了以下研究:(1)详细介绍了InSAR、DInSAR的基本原理和数据处理流程,深入剖析了影响DInSAR监测精度的误差源,系统总结了近年来发展的各种基于相干点目标分析的时间序列DInSAR算法原理。(2)开展了时间序列高分辨率SAR影像上稳定点目标提取方法研究。对目前已有的基于幅度信息、相干系数和相位信息的三类点目标选取方法原理及中间涉及的处理步骤进行了详细分析,指出了这几种方法的优缺点和适用情况,提出了本文所采用的基于幅度与相位的多级探测法,并通过实际高分辨率TerraSAR数据实验得出了各个方法的选点结果,对所得结果进行评价和分析,验证了本文提出的基于幅度与相位的多级探测法的既能够保证点目标的密度又能够保证点目标位置的精度。(3)开展了时序高分辨SAR影像上稳定点目标特性的研究,系统地对稳定点目标进行解译与分类。(4)开展了时间序列InSAR监测地表形变的技术研究。根据永久散射体算法和小基线集算法各自的特点,发展了基于稳定点目标分析的Multi-Temporal InSAR技术,利用该技术对天津地区2009年3月~2010年1月京津高铁沿线的地表形变进行反演,通过与已有历史资料相比,二者具有高度一致性,验证了本文采用方法的有效性和可靠性。