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叠掩(Layover)是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像中所特有的现象，在许多应用领域，需要对SAR图像中的叠掩进行检测与提取。本论文的工作是基于干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)这种新型SAR体制所蕴涵的信息开展叠掩检测与提取方法研究，在地形高程测绘等领域具有重要的实际应用价值。
首先，分析了叠掩的形成机理及特性。叠掩是由SAR的斜视工作特性及地形剧烈起伏导致的，在InSAR图像幅度、相干系数以及干涉相位等方面都有其独有的特性。通过对常见的叠掩区域几何模型进行分析，得出了叠掩区在InSAR中具有幅度值偏高，相干系数较正常区域偏低，同时干涉相位梯度为负值的特性。实测数据和仿真结果均验证了结论的可靠性。
其次，在现有的依据SAR图像幅度提取叠掩区的算法基础上，结合InSAR能够获取地物目标相干系数这一优势，用幅度阈值分割的方法初步检测出叠掩区域。之后引入相干系数，利用叠掩区相干系数偏低这一特性剔除掉部分被误判为叠掩的正常区域。算法克服了信息源单一(只具备幅度信息)的限制，仿真和实测数据处理结果验证了这一改进算法的有效性。
再次，在研究叠掩区频谱偏移特性以及频谱偏移与干涉相位梯度之间关系的基础上，选择干涉相位图作为主要检测依据检测提取叠掩。结合叠掩区距离向频谱偏移为负值的特点，依据最大似然准则采用频谱分析的方法对干涉相位图进行基于窗口自适应策略的局部频率估计，并利用信噪比剔除掉部分被误判为叠掩的阴影区域。算法克服了利用干涉相位梯度检测叠掩时需要先进行相位解缠并且受噪声干扰严重等不足，仿真和实测数据处理结果验证了这一算法的有效性。
最后，在分析机载InSAR系统实测数据特点的基础上，从实际工程应用的角度出发提出了一种基于多数据域对叠掩进行检测与提取的算法。该算法充分利用了由InSAR系统获取的幅度图、干涉相位图、相干系数等多种类型的数据，克服了单一判别数据源的不足，提高了提取精度。与前两种算法相比，该算法相对简单，执行效率高，同时可以提取出阴影区并作为叠掩区辅助识别信息。利用该算法对机载X波段双天线InSAR系统实测数据进行了处理，得到叠掩和阴影的检测提取结果。利用粗精度DEM对实测场景进行仿真得到的叠掩-阴影地图可以初步验证算法提取结果的有效性。