1、雷达差分干涉技术（Ｄ－ＩｎＳＡＲ）

    由于InSAR算法的缺陷，再其算法的基础上上将平地相位、地形相位、噪声相位、大气相位去除，即可得到地表形变相位，这样的雷达干涉技术被称为雷达差分干涉技术（Ｄ－ＩｎＳＡＲ），目前该项技术可用于探测厘米级的地表形变。其几何关系见图3，根据其几何关系可以推导出地表真实三维形变在雷达视线方向（ｌｉｎｅ－ｏｆ－ｓｉｇｈｔ，ＬＯＳ）的投影关系式：

式中，Δｒ 为所要求解的地面目标点的ＬＯＳ向形变信息；λ为雷达波长。

除了地形因素外，时空失相干、大气、轨道等也是影响Ｄ-ＩｎＳＡＲ技术的形变监测精度的主要因素。卫星硬件的不断发展，重返周期越来越短会导致微小形变与噪声之间的混叠，空间分辨率越来越高也会导致噪声更加复杂，这些都对常规Ｄ-InSAR的形变监测提出更高的挑战。此外，Ｄ-ＩｎＳＡＲ算法得到的地表形变在雷达视线LOS向的投影，通过角度才能换算到地表的变形量。在进行角度换算时通常假定水平方向上无形变，然而很多情况下这一假定并不能完全满足，因而就会造成数据解释出现问题。

2、PS-InSAR方法

    鉴于Ｄ-InSAR算法的缺陷，意大利雷达遥感专家Alessandro Ferretti于1999年提出了PS-InSAR方法。其基本思想是：第一，利用覆盖同一研究区的多景单视ＳＡＲ影像，选取其中一景ＳＡＲ影像作为主影像，其余ＳＡＲ影像分别与主影像配准，依据时间序列上的幅度和（或）相位信息的稳定性选取永久散射体（Persisttent Scatterer, PS）目标；第二，经过干涉和去地形处理，得到基于永久散射体目标的差分干涉相位，并对相邻的永久散射体目标的差分干涉相位进行再次差分；第三，根据两次差分后的干涉相位中各个相位成分的不同特性，采用构建形变相位模型和时空滤波或方式估计形变

和地形残余信息。

    PS－InSAR技术不是针对ＳＡＲ 影像中的所有像元进行数据处理，而是选取在时间上散射特性相对稳定、回波信号较强的ＰＳ点作为观测对象。这些ＰＳ点通常包括人工建筑物、灯塔、裸露的岩石以及人工布设的角反射器等。ＰＳ点的准确选取可以确保即便在干涉对的时间或空间基线很长的条件下（甚至达到临界基线），ＰＳ点依然呈现出较好的相干性和稳定性。PS－InSAR技术已在多个城市的高分

辨率地面沉降监测中得到广泛应用，特别是城市重点基础设施的高分辨率形变监测。通过对比同期的水准和GPS测量数据，证实了PS－InSAR技术具有较高的可靠性,其精度可以到mm级。

    然而PS－InSAR方法也存在自身的缺陷，主要表现在两个方面：第一，其通常要求覆盖同一区域的ＳＡＲ影像数目较多（通常要求大于２５景），便于保证模型解算的可靠性。其次，PS－InSAR技术由于是基于大量ＰＳ点的迭代回归或网平差计算，运算效率不高，因此不适合大范围地区高分辨率的地面沉降监测。

3、SBAS-InSAR方法

    SBAS-InSAR方法克服了ＰＳ－ＩｎＳＡＲ因选取一幅影像作为公共主影像而引起的部分干涉图相干性较差的不足，同时降低了对SAR数据的需求量，提高了运算效率。SBAS-InSAR方法多时相InSAR 技术（multi-temporal InSAR,MT- InSAR）的一种形变监测的算法，其原理如下：首先对覆盖某个地区的不同时间段的多景ＳＡＲ影像计算时间空间基线，选择恰当的时空基线阈值选取干涉对；然后对选取的干涉对进行差分干涉处理并进行相位解缠；最后根据自由组合的干涉图形成子集的情况，对所有干涉图组成相位方程采用最小二乘法或者

SVD方法进行形变参数的估计。在实际处理中会采用时空滤波的方法去除大气延迟的影像分离出非线性形变，估算的低频形变与此非线性形变的总和即为整个研究区的形变信息。

  为了提高高质量相干点的密度、减弱误差的影像、改善形变参数估计结果的精度，国内外学者提出了一些将PS－InSAR和 SBAS-InSAR方法的优点融合的算法，已经有很多成功的案例。

4、DS-InSAR方法

    DS-InSAR方法中经典的算法是TRE-ALTAMIRA公司意大利雷达遥感专家Alessandro Ferretti于2010年提出SqueeSAR算法，该算法于2011年首次正式发表在文献中。SqueeSAR™是TRE-ALTAMIRA公司的独有的专利技术，可测量大范围内毫米级精度的位移速率和每个测量点的位移。SqueeSAR的技术要点是：①通过同质点选取算法增强时序InSAR协方差矩阵的估计精度，并同时辅助PS与DS目标的分离；②通过相位优化算法从协方差矩阵中恢复时序SAR影像的相位。在第１个步骤中，其前提条件是相同SAR影像质地的像素具有相同相位中心，因此在时序统计推断的框架下，选取具有相同SAR统计分布的像素参与平均不仅可以提升相位信噪比，还能保留图像的空间分辨率。

5、MAI方法

    MAI技术的提出旨在获取地表方位向的形变信息，由于方位向和ＬＯＳ向相互垂直，因此为DS-InSAR的监测结果起到很好的补充作用，进而获取地表三维形变信息。

  ＭＡＩ的技术原理主要是通过方位向公共频谱滤波技术重新确定ＳＡＲ数据的零多普勒中心，进而将一景ＳＡＲ影像重新划分为前视与后视两景影像。通过对主影像和从影像的前视与后视影像分别进行影像配准、多视处理、生成干涉图、去平地相位、去地形相位以及滤波处理得到前视干涉图与后视干涉图，再对前视与后视干涉图进行差分处理后，即可得到ＭＡＩ干涉图，其包含的即为方位向形变相位。