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大区域地面缓慢沉降监测是合成孔径雷达差分干涉测量技术(DInSAR)今后重要的应用领域之一。就我国而言，当前已出现长江三角洲、华北平原、汾渭断陷盆地三个沉降发生集中地区，每年的直接经济损失都在数亿元以上。为了有效监控地面沉降，各地陆续建设精密水准监测网和GPS监测网，这些监测网的维持每年需要消耗大量的财力人力，且只能获得观测点上的地表形变，无法获得整个区域的沉降趋势。随着雷达遥感技术的快速发展，DInSAR技术开始用于监测地表形变，但我国利用该技术监测地面沉降的只有上海、苏州、天津、沧州和西安等少数几个城市。国外该领域的研究也多局限于城镇区域，这显然不能满足了解成片大区域地面沉降现状和趋势的需求。
本论文在国家自然科学基金项目“多平台PSInSAR方法研究”(40501044)的支持下，瞄准大区域地面沉降监测实际应用需求，针对ALOS PALSAR的数据特点，提出了一种改进的最小二乘(Least Squares，LS)DInSAR算法，即ALS-DInSAR，并对我国典型的地面沉降漏斗区——苏锡常地区进行地面沉降反演实验，获得了该地区2007年6月～2008年7月的大区域地面沉降空间分布，与水准测量数据比较，二者显示了很好的一致性。
本文在系统研究ALOS PAILSAR数据特点的基础上，重点研究了LS—DInSAR的改进算法。其主要研究内容有：
(1)PALSAR-InSAR数学模型研究。针对PALSAR数据，系统地研究该数据在DInSAR数学模型中的特点(如干涉临界基线距、模糊高度、地表形变敏感度以及方位向和距离向频谱等)，并将其与常用雷达数据ERS SAR和ENVISATASAR进行对比分析。针对ALOS PALSAR轨道数据特点，开展了该数据的平地效应去除研究。由于PALSAR产品提供的轨道参数采样时间间隔为60s，与ERS和ASAR数据相比，一景标准的PALSAR SLC影像对应的采样点往往不足一个，通过常规的多项式最小二乘拟合不能精确地估计轨道参数。为了生成精确平地相位，我们提出采用埃尔米特(Hermite)等距插值法高精度地估计轨道状态参数。
(2)ALS-DInSAR算法关键技术研究。针对传统最小二乘法(LS)没有考虑大气效应和地形误差影响，只能得到理想状态下最优解的不足，对该方法进行了改进，包括：离散点相位解缠研究，针对PALSAR干涉图高相干性特征，采用无权重解缠算法，通过线性规划方法求解出缠绕整数，实现离散点相位解缠。时间低通滤波方法研究，提出采用基于Kaiser窗函数的FIR滤波方法对相位进行低通滤波，减少大气效应对形变相位的影响。地形误差因子提取研究，在对每个高相干点建立关于形变和差分相位的线性模型时，添加地形误差因子项，尽可能地实现地形误差因子和地表形变因子的分离。
(3)ALS—DInSAR与LS—DInSAR以及相干目标(CT)DInSAR算法对比分析。为了比较ALS方法与LS和CT方法差异，我们以苏州地区PALSAR数据为例对三种算法进行了对比实验。着重分析了三者在反演精度和计算效率两方面的差异。结果表明，对于ALOS PALSAR数据，利用ALS-DInSAR算法反演大区域地面沉降是理想的选择。