合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种全天候的、可提供具有高分辨率的地面测绘资料的微波成像雷达。干涉SAR（Interfermetric SAR, InSAR）是一种利用在卫星或飞机上搭载SAR系统对同一地区进行多幅高分辨率复数SAR图像获取的技术。在图像获取过程中，由于空间基线误差、大气状态变化、轨道误差、系统热噪声、配准等因素的影响，图像中幅值和相位信息容易产生误差，因此利用复数图像对进行变化检测时，变化检测结果虚警率偏高。本文主要针对降低虚警率问题进行了研究。在配准方面，提出了一种基于精细地理网格的配准方法来进行精确配准的同时结合普适性较强的粗配准和精配准，使得在保证配准精度的情况下，配准效率有很大的提高，从而节省计算时间和存储空间。实验中，通过两组数据进行了该方法的可行性验证。在变化检测方面，基于传统的复相关系数估计算子，提出了更稳定的估计算子，并给出了对估计子幅值部分进行Fisher变换的变化检测方法（复数域变化检测）。通过模拟的ROC曲线和实验数据的方式，证明了所提出的方法具有更好的降低虚警的效果。考虑到单一的检测方法对低相干场景可能存在检测不准确的问题，本文提出了一种将幅值变化检测方法与复数域变化检测检测方法相联合的变化检测框架，联合部分采用了基于像素级和特征级的融合方式。通过两组不同场景的图像数据根据框架流程进行了变化检测实验。实验结果表明所提出的幅值变化-复数域变化检测联合检测方法对于存在大量低相干区域的场景具有更准确的变化检测结果。