地面沉降是在人为和自然因素的作用下地球表层土体发生压缩下沉所引发的一种地质环境灾害现象。随着城市化进程的加快以及人口密度的快速增大,城市地区的地面沉降问题已越发突出,其对人类生存环境及社会、经济发展的影响逐步扩大。采取高效、高精度的技术手段对城市地面沉降进行有效监测尤为重要。星载合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术具有动态、连续、高效及覆盖广等优势,已被广泛应用于大范围地表形变监测。但由于受到时空失相干和大气延迟两大因素的严重制约,D-InSAR技术在监测长时间缓慢地表形变方面受到了极大的阻碍。而近年来出现的永久散射体(PS)时序雷达差分干涉技术,通过探测地面稳定目标(即PS)并基于此进行时序相位建模来提取形变信息,有效克服了常规D-InSAR在应用中的不足之处,保证了测量结果的精度及可靠性。然而,随着高分辨率SAR数据(如德国卫星TerraSAR及意大利卫星星座COSMO-SkyMed所获取的高分辨率SAR影像,分辨率可达1-3米)在PSI技术中的应用,影像中可探测的PS数量急剧增加,虽提高了PSI监测的空间分辨率,但却导致其解算效率显著下降。尤其是在基于PS构网及最小二乘平差的PSI(网络化PSI)解算方法中,随着数据量的增加,运算量将呈指数增长,在计算机硬件条件不理想的情况下,采用目前常用的PS整体构网及解算策略极可能导致数据溢出以至于解算失败。为了较好地解决网络化PSI技术在运算效率及运算数据量控制方面的问题,本文提出了网络化PSI分级构网模型及相应的解算思想,将海量的整体解算数据分解成若干较小的数据集,以减轻计算机的运算负担并提高运算效率。具体工作如下：(1)依据控制测量中“先整体、后局部；先控制,后碎部”的思想,提出PS分级构网模型及相应的解算策略,即将SAR影像空间进行分块并整体选取全局控制点,然后从每个分块中选取局部控制点,解算时先后对全局控制点和局部控制点进行处理,最后以控制点为基准对非控制点进行解算。该模型将较大的整体数据集分解为若干较小的分级数据集,可有效提高网络参数的解算效率。(2)确定了分级网络模型的网形。为了平衡解算精度及解算效率,本模型的前两级构网均采用解算精度较高的PS自由网,第三级采用了运算效率较高的星网模型。并利用14幅模拟数据,对本文构网方法与全局三角网、自由网的弧段数目进行比较,统计结果表明本文模型数据量相比全局三角网和自由网分别减少了40%和90%,因此本文分级模型能够有效地控制模型运算量。(3)考虑到不同等级网络中PS连接边长度区间不同,对网络化PSI中的解空间搜索策略进行改进,即根据统计出的长度区间进行解空间搜索参数区间的设置,以提高搜索过程中弧段参数(高程误差和线性形变速率增量)的估计精度。(4)选择天津市西青区作为研究区域,以2009年到2010年间由德国卫星TerraSAR-X所获取的17幅高分辨率SAR影像为数据源,分别基于PSI多级构网模型及全局三角网模型对该地区进行沉降速率提取实验。对两种模型的解算结果进行差异统计分析,差异值在-3mm/y～3mm/y内的数据量占总数据量的74%。与同期水准数据进行比较,表明二者精度水平相当,且均优于3mm/y。而分级解算模型的耗时与全局三角网相比缩短了65%,内存占用量减少了94%。以上实验分析表明,本文提出的方法切实可行,相比于常规构网方法,在保证形变监测精度和可靠性的前提下,显著提高了解算速率,可使得PSI技术更好的应用于以高分辨率SAR影像为数据源的地表沉降监测中。