地形匹配导航是一种重要的利用地形和地物特征进行导航的技术。为了进一步提高地形匹配算法的精度，提出了一种基于形态学增强型方向梯度直方图（EHOG）的地形匹配算法。该算法采用形态学闭运算对干涉合成孔径雷达（InSAR）获取的实时高程图（REM）进行预处理，获取EHOG特征；将地形匹配转换为HOG特征描述子的匹配，以特征向量间的欧氏距离作为相似性度量。匹配过程中，采用粗细精结合的三步优化匹配搜索策略，提升了算法实时性。实验结果表明，与未增强的HOG算法、传统的梯度互相关算法相比，所提匹配算法具有更好的匹配精度和抗噪性，同时具有较强的鲁棒性和实用性，能够很好地应用于InSAR地形匹配。

全球气候变暖已导致多年冻土发生严重的退化, 现已威胁到许多区域的生态安全, 特别是作为五大畜牧业生产基地的天山地区。 当前区域内的研究多针对冰川进行分析, 较少对多年冻土深入挖掘。 通过39景ENVISAT ASAR影像（覆盖时间从2003年6月17日到2010年6月15日）, 利用SBAS-InSAR方法监测区域内多年冻土区的地表形变现状。 详细介绍算法原理, 生成ASAR数据集单视复数影像的连接图时, 以空间和时间基线距分别小于500 m和550 d为原则, 生成126幅差分干涉图。 其中因基线和多普勒质心差的原因, 6景ASAR影像没有进行配对。 生成连接图后, 配合STRM V4版本的DEM数据, 经过干涉图去平、 自适应滤波、 相干系数图生成、 相位解缠后, 再对这126对干涉图进行质量较差52对的移除。 利用地面控制点, 进行轨道精炼和重去平等操作, 估算形变速率和残余地形, 经过相关系数阈值控制和奇异值分解(SVD)方法, 再结合空间低通滤波和时间高通滤波方法, 计算得到研究区时间序列地表形变反演。 反演结果共包括33期形变影像, 涉及时间从2004年至2010年。 根据研究区形变结果可知, 虽然区域内有不同程度的沉降和抬升, 但整体的形变速率在±5 cm·yr-1之内, 平均形变速率为(-0.07±3.38) mm·yr-1, 说明研究区内地表存在轻微的沉降现象。 此外以3 000 m海拔为界, 分别探讨分布季节冻土和多年冻土的平原地区和山地区域形变规律发现, 平原地区的形变主要表现为抬升, 仅北方接近城市的区域表现出强烈的沉降现象。 而山区的形变结果则较为零散, 整体形变基调以沉降为主, 大体上在西部和东部地区分别呈现出沉降和抬升现象。 海拔高于3 000 m的形变点存在15 198个, 利用温度和降水数据, 探讨形变点不同形变间隔和总体样本的温度和降水年变化规律后得知, 总体和不同变形速率间隔的形变样本点基本都呈现出逐步变暖的趋势。 并且研究区的山区地表形变速率小于-2.0 cm·yr-1、 在-2.0～2.0 cm·yr-1之间和大于2.0 cm·yr-1的样本点数量依次为6 364, 6 449和2 385个, 山区地表负值的区域多于正值的区域, 体现出该区域的沉降位置多于抬升位置, 也同全球变暖, 冻土退化, 地表发生沉降的规律相一致。 利用主动微波波谱段的ASAR数据, 成功反演了2004年至2010年间的研究区地表形变结果, 并从地表形变反演结果的空间角度、 时间角度和冻土变化的时间滞后性进行了讨论和展望。 以上研究结果期望能为天山区域多年冻土区的地表形变监测提供新的途径和参考。

提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR, Synthetic Aperture Radar Interferometry)回波信号时间去相关分析的新方法,该方法主要包括三个步骤：采用自适应区域增长算法(IDAN, Intensity-Driven Adaptive Neighborhood)估计所有干涉子集的相干性；利用迭代最小二乘去除估计量偏差；采用相干性分解技术对无偏样本相干性进行分离,获得精确的时间去相关分量.以美国南加州洛杉矶地区的ENVISAT ASAR数据集为例,对新方法和现有方法进行了比较研究.结果表明,新的融合算法能够获得更加可靠、精度更高的时间去相关分量,并具有非阈值和近乎完全的自适应性.本文的研究将有利于改善与时间相干性有关的地球物理参数反演,也有利于地表变化周期性和随时间变化的气候环境实时监测等.

地下水持续超量开采是导致北京地面沉降快速发展的主要原因。目前已形成南北两大沉降中心, 在快速沉降区域, 地表仍以每年30～60 mm的速度持续发展, 对城市基础设施和人员安全造成危害。文中采用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取北京平原区2003年—2009年地面沉降时间序列形变信息; 综合气象数据、 地下水监测网数据, SAR干涉测量数据和区域基底构造, 建立地面沉降综合分析模型, 阐明北京地面沉降空间分布特征, 并对其成因机制进行初探。研究发现: (1)北京区域地面沉降不均匀性明显, 多个沉降漏斗连成一片, 沉降量受降雨入渗补给影响较大, 表现出季节性波动变化特征; (2)沉降中心与地下水降落漏斗中心并非完全一致, 第二承压含水层(底板埋深100～180 m)漏斗区与地面沉降中心在空间展布上较为吻合。(3)地面沉降多发生于粘性土层厚度50～70m地区。(4)地面沉降受区域基底构造控制作用明显, 在断裂带两侧形变梯度较大。

北京市近60年长期超量开采地下水已经引起了严重的地下水水位下降和大范围地面沉降, 截止到2009年最大累计沉降量达到1 096 mm, 并以30~60 mm·y-1速率扩展, 严重威胁城市规划建设和人民交通安全。 相对于传统的水准测量、 分层标等地面沉降监测手段, 永久散射体干涉测量技术(PS-InSAR)可以快速获取高分辨率的地表形变细节信息。 利用PS-InSAR技术和2003年12月—2009年3月Envisat卫星29景ASAR影像监测北京平原区地面沉降发展情况, 发现北京平原区沉降漏斗已连成一片, 沉降梯度变化较大地区主要分布在北京第四系凹陷区, 覆盖面涉及朝阳、 昌平、 顺义、 通州等区县, 并有东移外扩趋势, 平谷县境内出现新的沉降中心。 沉降分布受前门—良乡—顺义、 黄庄—高丽营、 南口—孙河等主要断层控制, 地面沉降与地下水水位变化具有明显相关性, 呈现季节性下降(3月—6月)与回弹(11月—3月)趋势, 并受弱透水层应力应变本构关系(弹性-塑性-黏弹性)影响。

长期超量开采地下资源、 动静载荷逐年增加均在一定程度上影响着区域地面沉降的发生与发展, 选取覆盖北京平原地区29景Envisat ASAR数据, 采用融合永久散射体(PS)和小基线合成孔径雷达干涉测量技术, 获取区域地面沉降时序监测信息。 结合GIS空间分析方法, 在区域浅表层空间(地铁、 城市密集建筑群(CBD)、 立体交通网络设施)不同的利用模式下, 选取5个典型地面沉降区域, 结合土地利用分类信息、 多光谱遥感影像、 地质资料等, 分析时间序列的不均匀沉降的演化规律。 结果表明: 浅地表空间利用的复杂情况在一定程度上影响着区域的不均匀沉降态势, 空间利用情况越简单, 沉降的梯度相对越小, 不均匀沉降趋势越小。

场景内高程突变超过干涉雷达不模糊高程的一半时, 会导致常规相位解缠绕方法失效, 在毫米波段该问题尤为突出.研究了基于聚类分析的三基线毫米波InSAR相位解缠绕方法, 改进了聚类分析中直方图包络波峰选取策略.对场景中高程突变引起的阴影区域相位噪声较大的问题, 使用掩膜门限处理, 改善了聚类分析结果.计算机仿真结果和机载毫米波三基线InSAR实际数据处理结果验证了上述方法的有效性.

城市快速发展带来的载荷增加在一定程度上加剧着局部的地面沉降。 选取覆盖北京平原区的TM多光谱遥感影像, 反演基于指数的建筑用地指数, 表征建筑用地（载荷）时空密度差异信息; 进而基于永久散射体干涉测量监测技术和遥感建筑指数, 结合GIS空间分析方法, 从像元角度, 分析典型区域载荷变化与地面沉降的相关性。 结果表明: (1)载荷的密度与沉降的不均匀性存在正相关关系, 尤其在高沉降速率地区体现的较为明显; (2)由于地质结构、 土体结构的复杂性、 滞后性等特点, 使得在相对较短周期研究内, 载荷的增加对地面沉降的影响并不十分凸显; (3)高密度建筑群使得局部地面荷载增加, 各单体建筑的附加沉降互相叠加, 对区域性地面沉降的贡献是不容忽视的问题。

为解决西部测图中缺少控制点的问题，提出了一种新的干涉合成孔径雷达（InSAR）影像区域网平差方法.该方法将F.Leberl模型与干涉测量模型相结合，并采用交替趋近与LDL’稀疏矩阵分解技术求解大规模法方程.实验结果表明，与传统的基于F.Leberl模型的平差方法相比较，提出的方法精度更高.由于新模型中增加了三个定标参数，因此能够同时实现多航带幅度图像以及数字高程模型（DEM）的联合平差.最后结合实际机载InSAR系统参数对影响平差精度的因素进行了详细的分析.