合成孔径雷达差分干涉测量技术(DlnSAR)是近几十年发展起来的一种地表形变监测技术,可全天时、全天候、大范围地获取地表影像,可高精度地提取火山、地震、滑坡、地下资源开采等引起的地表形变信息。但矿山开采不仅会引起沉降边缘微小的地表形变,沉降中心处也会在短期内引起大梯度的地表形变。而雷达卫星的重访周期固定,当成像时间间隔内发生的形变梯度大于InSAR技术所能测量的形变梯度范围时,会引起干涉影像对的失相干而无法得到清晰的干涉条纹,从而影响后续的相位解缠操作,无法提取精确的地表大梯度形变信息。因此,单独利用InSAR技术难以高精度地提取矿区大梯度的地表形变信息。目前常用的矿山开采沉陷模型主要有概率积分模型、Knothe模型、Logistic模型等,一些学者已经选用概率积分模型与Logistic模型,结合InSAR技术来估算预测由矿山开采活动引起的地表形变信息。而Knothe模型被广泛应用于分析工作面单点的地表下沉过程,其中幂指数Knothe模型,其地表下沉曲线与实际矿山开采引起的地表形变过程相吻合,可较好地描述矿山开采沉陷过程。为此,本文采用InSAR技术与幂指数Knothe模型相结合的方法来提取矿区地表大梯度形变信息。主要创新成果如下:1)基于InSAR技术的幂指数Knothe模型参数的反演方法。基于InSAR技术提取雷达视线向形变值,建立视线向形变值与幂指数Knothe模型参数间的函数关系,采用最小二乘方法估算反演模型的参数值。2)基于幂指数Knothe模型的矿区大梯度形变信息的预计方法。利用上述InSAR技术反演得到的模型参数值,建立基于幂指数Knothe模型的开采沉陷预计公式,提取矿区的大梯度地表形变值。3)结合幂指数Knothe模型的矿山三维形变模型的构建方法。基于雷达视线向形变值与三维形变值间的函数关系,采用上述提出的基于幂指数Knothe模型预计的地表下沉值,预计矿区南北向与东西向的水平形变值,以此构建矿山三维形变模型。