合成孔径雷达干涉技术(InSAR)与合成孔径雷达差分干涉技术(D-InSAR)是上世纪60年代开始出现的微波遥感技术。与传统遥感技术相比,雷达干涉技术具有覆盖面积大、可全天时、全天候工作的技术优势,已被广泛应用于数字高程模型(DEM)的提取和地表形变测量。在InSAR和D-InSAR数据处理过程中,相位解缠是关键步骤与技术难点之一,解缠的准确性将直接影响InSAR技术提取的DEM以及D-InSAR技术测量的地表形变量的精度。近30年来,国内外学者提出了许多具有代表性的相位解缠算法,按解缠方式可分为两类：基于路径跟踪的相位解缠算法和基于最小范数的相位解缠算法。在具体应用中,相位解缠主要是作为一个嵌入式模块被包含在InSAR和D-InSAR数据处理软件中,专门针对相位解缠的专业性软件极少,且目前的软件仅涵盖一至两种解缠方法,选择性和适用性较差。再者,目前关于相位解缠的研究多偏重于算法改进,缺少对不同算法的对比分析和评价。本文在介绍相位解缠基本原理的基础上重点阐述了四种路径跟踪相位解缠算法(Goldstein“枝切”算法、质量图路径引导算法、“掩膜枝切”算法和Flynn最小不连续算法)和四种最小范数相位解缠算法(离散余弦变换算法、无权重多重网格算法、预处理共轭梯度算法和最小Lp范数算法)的处理流程与实现方法。在Windows操作系统下,基于面向对象的C#语言及GIS的嵌入式组件库ArcEngine,开发实现了一款专门用于相位解缠的InSAR相位解缠系统。为提高相位解缠的成功率和可靠度,在相位解缠过程中引入人机交互式操作和评估策略,主要包括为系统添加了解缠评估、DEM生成、手动修改解缠路径(即“枝切”线)以及框选解缠模块。此外,为提高解缠效果,系统还专门添加了图像处理子模块。除GAMMA软件外,InSAR相位解缠系统定义了和其他常用InSAR和D-InSAR处理软件相同的数据结构,可实现与其他软件间的数据共享,并且系统提供了八种相位解缠算法,用户可根据不同的数据类型选择合适的解缠算法,并借助各解缠辅助模块改善解缠结果,从而提高最终获取的DEM和地表形变量的精度。最后,论文结合模拟缠绕相位数据和美国内华达州林肯县东南部局部地区的干涉相位数据测试了InSAR相位解缠系统的执行效率和稳定性,同时评定了系统提供的八种解缠算法的精度,得出各相位解缠算法的特性和优缺点如下：(1)基于离散余弦变换(DCT)的最小二乘算法所需内存最少,执行速度也最快,但它与无权重多重网格算法一样,解缠结果出现与初始缠绕相位不一致并且更加平滑的机率较高。因此,无权重最小二乘解缠算法在实际应用中适用性较差,一般不建议使用。(2) Goldstein“枝切”算法执行速度较快,占用内存较少,对信噪比高的相位解缠精度较高,在实际应用中常作为首选。但对于干涉图质量差异较大的区域,解缠结果容易出现不连续或许多孤立区域。然而利用系统提供的手动修改“枝切”线和框选复解缠操作可改善解缠效果,使实验中的"mountains"解缠相位标准偏差从0.099rad减小到0.047rad,相应的DEM差异的标准偏差从3.409m降低到1.698m,精度得到了很大提高,可以和效果最好的最小Lp范数算法相媲美,但其运算速度却比最小Lp范数算法快很多。(3)当有好的质量图可利用时,可选用质量图路径引导算法、“掩膜枝切”算法以及预处理共轭梯度算法,若是前几种算法均解缠失败,最后才考虑解缠效果较好的Flynn最小不连续算法和最小Lp范数算法。尤其是最小Lp范数算法,解缠相位与SARscape最小费用流算法的解缠相位差异均值为3.119rad,标准偏差仅为0.041rad,相应的DEM差异均值为0.087m,标准偏差为1.439m。但是,Flynn最小不连续算法和最小Lp范数算法所消耗的内存也较多,执行速度也较慢,其中最小Lp范数算法的速度最慢。(4)总的来讲,最小二乘算法解缠结果较平滑,对噪声区域也能解缠,但同时也将误差传播到高质量区域,造成系统性偏差；路径跟踪算法将噪声区或相位梯度变化大的区域进行隔离,让这部分相位不参与解缠,从而避免了误差的传递。因此,在相位信噪比高和梯度变化小的区域可选用路径跟踪相位解缠算法,信噪比低或梯度变化大的地方则可使用最小二乘相位解缠算法。