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干涉合成孔径雷达(Interferometric SAR,InSAR)通过两幅具有相干性的SAR复图像提取的差分相位作为信息源获取地表特征,将SAR雷达遥感技术获取的空间目标信息从二维高分辨率图像延拓到了三维高分辨数字高程模型,推动了SAR领域在新的分支方向上的迅速发展。随着InSAR系统技术逐渐走向成熟,系统观测的对象已经从简单目标趋向于复杂目标,复杂环境下高山地和建筑群等地形起伏比较剧烈的区域内,易出现叠掩、阴影和低相干的现象,使得获取的干涉相位出现欠采样的问题,呈现大量的“成片不连续”区域,这给传统InSAR处理带来了难度。本文以复杂场景下干涉相位处理及评估作为研究目标,给出了一些稳健高效的相位滤波、解缠及评估方法,论文具体内容归纳如下:第二章对InSAR测量的基本原理及处理流程进行了详细的介绍,针对InSAR测量中的SAR信号模型、图像去相干源、干涉相位统计特性进行了推导分析。第三章首先对复杂场景下的四种稳健干涉相位滤波算法:加权均值滤波算法、SpInPHASE滤波算法、WFF滤波算法和MPLOW滤波算法的原理进行了介绍,分析了这四类算法各自的性能优缺点。其次,对于滤波算法的传统评价指标进行了归纳和分析,研究发现现有的滤波算法评价指标鲜有能将滤波算法在复杂环境下的噪声抑制能力和相位细节保留能力定量区分开来。本文基于SPD指标定义进行推导分解为噪声抑制能力和细节损失程度的两个新指标。最后通过了试验进行了模拟仿真,结合了不同算法在复杂场景下的特性对试验结果进行了分析,验证了两个指标的有效性。第四章研究了复杂场景联合长短基线的稳健解缠处理技术。首先对经典单基线InSAR相位解缠技术方法进行了总结,研究发现单基线相位解缠极度依赖于相位梯度信息,在复杂环境中不满足相邻像素点之间相位差不超过(7)]-?,?的情况下解缠效果并不是很理想。其次提出了复杂场景下基于长短基线的联合稳健解缠处理技术,通过融合长短基线解缠相位进行连续性检测,标记出相位不连续区域,分区域通过短基线相位校正后长基线相位,并基于借鉴形态学图像分割技术提出了对传统标记方法的改进。最后基于给出的解缠相位评估方法和实际复杂场景的模拟仿真,验证了长短基线联合解缠技术的有效性和基于形态学图像分割技术的标记新方法对性能的改善。