合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是以雷达影像复数据提取的相位信息为信息源获取地表三维信息和高程变化信息的一项技术。该技术除具备SAR系统本身所固有的全天时、全天候等特点外，还可以从空间直接获取大范围、高精度的地形信息，以及地表的微小形变信息，具有广泛的应用领域。　　相位解缠技术是InSAR数据处理过程中的关键步骤之一，长期以来一直是研究的重点和难点。由于相位解缠后的相位差直接关系到地形信息和形变量信息提取的准确性和精确性，因此对相位解缠方法进行深入的研究和探讨具有重要的意义。　　论文以相位解缠为研究对象，在对不同种类相位解缠算法进行分析与比较的基础上，进一步探讨了地形因素对干涉相干性及相位解缠的影响，同时在已有卡尔曼滤波相位解缠算法和最小二乘相位解缠算法的基础上，实现了顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法和顾及地形因素的最小二乘相位解缠算法。论文的主要研究工作和贡献总结如下：　　（1）对基于路径跟踪、最小二乘、最优估计和特征提取的四类相位解缠算法进行了具体的分析，重点介绍了各类解缠算法的基本原理和优缺点；并通过真实InSAR数据实验对八种典型算法在地势起伏较大情况下的解缠效果进行了对比和评价。　　（2）针对地势起伏较大情况下，干涉图相位解缠较为困难这一问题，从干涉 SAR信号频谱偏移、干涉图局部频率估计、测区数字高程模型（DEM）等三个方面，具体分析了地形因素对SAR图像相干性和相位解缠的影响。　　（3）鉴于卡尔曼滤波相位解缠算法和最小二乘相位解缠算法具有良好的解缠效果和可操作性，针对现有算法在地形陡峭时解缠结果存在误差传递这一现象，利用测区DEM所模拟的干涉纹图，实现了新的顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法和顾及地形因素的最小二乘相位解缠算法，并采用真实InSAR数据对两种新算法的可行性和有效性进行了验证。