（1）相干性是相位干涉的基础，没有相干性，干涉测量无从谈起。就地表自然环境而言，植被等引起的失相干是普遍共性问题。过大的非连续变形超过了相位梯度的极限，则难以估计实际变形。在山区，植被，特别是高大的树木影响，再加上过大的变形，这显然都超过了InSAR的探测能力。从这一点上，InSAR技术是“脆弱的”，对此要有清醒的认识。

（2）相干性的评判是相对的。同等条件下（分辨率、重访周期、自然环境等），一般长波长相较于短波长会保持良好的相干性，特殊情况下，无论波长长短，都没有相干性，比如冰雪覆盖区、植被高度密集区等。得益于卫星重访周期的缩短，可通过临近像对组合的方式提高总体相干性，这是一种优化策略。

（3）测量结果的观测精度。良好的相干条件是保障观测精度的根本。以哨兵卫星为例，在优化干涉图组合后，多数形变特征可有效并准确探测，特别是单体滑坡测量（除非快速过大变形，此时不宜选择相位干涉方法）。

（4）测量点（measurement point）的选择。无论PS、DS，都是在SAR原始采样频率的基础上，根据一定的准则假设，提取一部分有效的像元作为测量点，这实际上是一种“观测信息量”上的“降维”采样。事实上，信息量是根本，就是测量点足够多，探测到总体和细节的变化。这一原则在实际工作中要灵活运用PS、DS、差分干涉、Stacking、SBAS等多种方法组合，确保有效的观测（信息量）才是根本！

（5）未来的技术方法研究主要集中在海量SAR数据下的动态监测。核心是优化处理模型与算法的更新以适应海量数据的处理要求。诸如相干性、大气等普遍问题，通过系统设计（SAR卫星系统、观测方案、优化处理方法组合），尽可能抑制其对形变测量结果的影响。同时，深度学习等方法应用于提高形变信息探测的精准度与自动化程度，也是下一步需要深入研究的方向。