合成孔径雷达(SAR)相干变化检测方法凭借其同时利用回波数据幅度和相位信息的优势,在变化检测领域发挥着重要的作用。多航过SAR相干变化检测是利用多次同区域航行得到的多航过图像信息来检测目标的变化或变化趋势的,较传统SAR相干变化检测具有更高的检测性能,可广泛应用于森林植被监测、农作物生长情况监测、军事目标监视等重要领域。由于该方法对应的多航过飞行模式的飞行成本更高、成像要求更严苛,因此航迹的优化在多航过SAR相干变化检测的实际操作中也显得尤为重要。本文主要研究多航过SAR相干变化检测与航迹优化方法,从研究背景、基础理论、再到核心算法、实验仿真四个方面进行了论述。文章的主要工作内容如下:1、研究了 SAR变化检测基础及其特点,对影响检测结果的相关指标进行了详细讨论,为后续的变化检测研究打下了理论基础。2、研究了 SAR相干变化检测的主干流程,对影响相干性的回波噪声、基线长度、配准精度3个因素进行了量化表示。提出了一种基于“检测场景粗略匹配+检测目标精配准”的图像配准方法。3、提出了一种基于多维圆对称复高斯分布模型的多航过SAR相干变化检测方法,推导出了相应的解析表达式,并给予了自适应的门限判决策略。随后对其检测性能进行了实验验证。4、就多航过航迹优化策略展开了研究。推导出了满足多航过SAR变化检测要求的各项临界条件。并且,针对航迹平滑问题引入了基于B样条曲线的算法并给予了实验验证。本文研究的理论和算法,通过了一系列实验验证,文章结论的正确性得以被证明。其中多航过SAR变化检测方法在检测性能上优于对照组的几个经典变化检测算法,多航过的航迹约束条件结合B样条曲线的航迹平滑方法也能够对实际的航迹起到合理的优化效果。