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随着新型SAR卫星相继发射、时序InSAR理论与技术发展,近年来时序InSAR技术被广泛应用于地震、火山、冰川、地面沉降等众多领域中,实现全天候、大范围、高时空分辨率的监测与应用,为掌握地球运动状况、防治地面沉降等地质灾害提供了数据支撑。然而,由于时序InSAR数据中包含的误差往往具有复杂性、多源性、交叉性以及各种不确定性等,尤其是难以完全消除的InSAR监测点识别误差、相位解缠误差、视线向模型误差、基准误差等,将降低时序InSAR监测成果可靠性,甚至引发错误结论。因此,如何构建时序InSAR分析及应用的可靠性理论,基于多源数据研究时序InSAR的可靠性控制方法,是保证时序InSAR数据质量、提高时序InSAR成果应用的关键。基于此,本文在对时序InSAR分析方法进行分析基础上,从测量可靠性理论出发,研究了时序InSAR监测及应用的可靠性理论;发展了扩展SBAS时序分析技术;采用多源地理信息数据实现InSAR监测点精细识别和分析;基于多源SAR数据进行粗差探测来解决相位解缠难点,提高时序InSAR分析鲁棒性;开展多源观测数据集成研究来解决视线向模型和沉降基准等误差,进一步提高时序InSAR可靠性。本文取得了以下主要创新性成果:（1）完善时序InSAR分析可靠性理论。针对时序InSAR数据中存在的空间基线误差、相位解缠等众多误差源,在经典测量平差和空间数据分析的可靠性理论基础上,构建可靠性控制指标、可靠性评价指标相结合的时序InSAR分析可靠性指标;从鲁棒性、精细性等可靠性控制指标提出基于多源数据的时序InSAR误差控制策略;从一致性、适用性、精确性等可靠性评价指标拓展时序InSAR分析的定性和定量可靠性评价方法。（2）发展了基于短基线原则的扩展SBAS时序分析技术。针对失相干误差、相位解缠误差等误差源,本文在已有时序InSAR分析基础上建立了一种扩展SBAS时序分析技术。通过采用多级配准策略实现不同模式下SAR数据集精确配准、基于短基线准则构建差分干涉集合后;利用幅度离差法、子视相关法、相关系数法相结合实现高密度高质量PSC点选择,最大化提高空间覆盖率;进一步采用长短基线迭代组合解缠策略进行时空相位解缠处理,改正DEM系统误差同时估计出线性形变速率。随后将该方法应用于天津市的高分Terra SAR数据、中分Envisat和Sentinel-1数据,所获取的沉降场与采用有效应力原理、多源专题数据得到的分析结论一致。（3）提出基于多源数据的InSAR精细监测与应用策略。为减少InSAR监测点识别误差,本文提出基于GIS数据库、PS点三维信息的InSAR监测点识别方法;首先基于时序InSAR监测点的空间位置、误差信息和GIS数据库来实现初步精细识别,然后利用高程数值信息、高程空间分布特征来得到精细化监测成果。天津地区建筑物的同步验证实验成果表明,本文方法所获取的精细监测成果可以达到1mm。此外,考虑到实际中InSAR精细监测的应用研究较少,本文依据相关规范提出从相对形变方向、形变参数两方面开展InSAR监测成果应用,实验结果表明本文所提出的方法可以适用于建筑物的健康状况评价,且分析结论与采用水准测量分析的结论一致。（4）提出基于多源SAR数据的时序InSAR粗差检测方法。为解决相位解缠成功率不为100%的难题,本文提出和实现了基于多源SAR数据的时序InSAR粗差检测方法。首先构建多源时序InSAR分析集成中的空间基准统一数学模型、沉降基准统一数学模型;然后依据三维点云分布相似性,基于RANSAC算法的最小二乘处理实现多源InSAR数据的空间基准统一;依据属性相同、空间距离相近原则选择同名PS点对后,采用基于RANSAC算法的最小二乘处理来进行沉降统一模型参数求解;进而基于经典测量平差可靠性理论计算内部可靠性、外部可靠性指标后,采用迭代数据探测法实现多源InSAR沉降观测值的粗差识别、定位与剔除。将该方法应用于滨海新区的降轨Radarsat-2、升/降轨Sentinel-1数据中,有效剔除比例为11.1%、在郊区呈一定规模分布、在城区零散分布的粗差点;在不考虑沉降基准误差情况下,将精确性指标从9.3mm/yr提升至6.5mm/yr,有效提升时序InSAR分析鲁棒性。（5）建立了基于多源测量的时序InSAR精确监测方法。为进一步解决视线向形变转换误差、基线误差、沉降基准误差,本文提出在参数空间内集成InSAR、GNSS、水准数据的数学模型和技术流程。在分别获取角反射器、GNSS形变数据、离散水准成果等多源测量沉降数据基础上,采用GNSS数据与InSAR数据融合、水准数据与InSAR数据融合的分组处理方式实现多源测量数据联合解算;进一步利用多源测量和多源SAR数据实现粗差检测与剔除。将该方法应用于滨海新区,获取多源测量数据集成后的可靠性沉降场。验证成果表明,多源测量精度可以达到5.7mm/yr,且从整体和局部尺度上,多源测量集成可以改正由于主影像视线向形变转换误差、基线误差、沉降基准误差等所导致的成果误差,结果比多源InSAR集成方法更可靠。