过去近30年,合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）作为一种大地测量的手段,在地面高程获取和地表形变监测领域得到了广泛应用。气压、温度和相对湿度等气象要素的时空变化引起的对流层延迟是InSAR大地测量应用的主要误差源,为了获取高精度的地表高程或形变信息,必须消除或削弱大气延迟“噪声”。反之,这种大地测量应用上的“噪声”却是对大气科学的一种极为有用的“信号”。由于大气水汽总量的时空变化是引起InSAR对流层延迟的最主要因素,一旦从干涉相位图中精确求得这一延迟“信号”,就可以反演对流层中的水汽总量（precipitable water vapor,PWV）。本文针对InSAR技术中对流层延迟校正及大气水汽反演问题,开展了如下三方面的研究工作:（1）对气象再分析资料校正InSAR对流层延迟的有效性和鲁棒性进行了研究和探索。以美国南加州地区的51景Envisat ASAR数据形成的69幅干涉图为例,对比分析了两种气象再分析资料（ERA-Interim和North American Regiona l Reanalysis,NARR）的校正效果,通过与MERIS水汽延迟校正结果比较,验证了该方法的有效性,对在不同的气象条件下（垂直分层延迟和湍流混合延迟）气象再分析资料的校正效果进行了统计分析,并给出了该方法的适用性条件。（2）时间序列InSAR分析方法假设大气延迟在时间上是不相关的,从而采用时间维-空间维滤波方法分离形变相位和大气延迟相位。但大气水汽的季节性变化使得大气延迟在时间上存在相关性的信号,不满足大气时间不相关的假设条件。本文以太原盆地为实验区,分析了该地区大气延迟的季节性周期变化,这种大气延迟可以分为系统项（季节性信号）和随机项（非季节性信号）,系统项的季节性信号是造成时空滤波器滤除大气存在偏差的主要原因。针对以上问题,提出了基于气象再分析资料对流层延迟校正的时序InSAR分析方法:利用气象再分析资料估计和去除大气的季节性延迟,将残余延迟相位视为随机项,再利用时空滤波方法减弱随机项的影响。将该方法应用于太原盆地地表形变监测,利用MERIS数据验证了大气延迟校正方法的有效性,并与地面GPS站的形变时间序列及地面重力数据比较分析盆地地面沉降的时空变化特征。（3）针对InSAR气象学应用,本文提出融合InSAR干涉图、气象再分析资料和地面GPS水汽产品获取高空间分辨率、高精度大气水汽分布信息的算法。为了从InSAR干涉相位中（包括静力学延迟和湿延迟）提取湿延迟分量,本文提出利用ERA-Ⅰ计算并扣除静力学延迟的影响,同时提出利用ERA-Ⅰ进行湿延迟到PWV转换系数的计算。针对InSAR解缠相位为相对量的问题,提出了利用GPS对InSAR获得的大气水汽含量进行定标的算法。利用美国南加州的8景Envisat ASAR影像组成10幅干涉图进行实验,对InSAR技术反演大气水汽总量的可靠性和精度进行验证,结果表明InSAR反演大气水汽总量PWV的精度达到2 mm,满足气象学上探测大气水汽的精度要求。综合分析认为,气象再分析资料的优势在于其数据可随时获得、免费和全球覆盖,它可以显著减弱大尺度的垂直分层延迟对干涉图相位的影响。将气象再分析资料融入时间序列InSAR分析方法中,可减弱垂直分层延迟的季节性影响,结合时空滤波器可进一步减弱湍流混合延迟,从而获取更真实可靠的地形高程和地表形变信息。InSAR还可以应用于气象学上进行大气水汽含量的反演,特别是随着SAR数据的时空分辨率的不断提升（如Sentinel-1卫星的升空）,同时通过融合多传感器、多角度的各种SAR卫星数据,InSAR可以实时或近实时地获取大范围的、高空间分辨率的大气水汽时空分布。这种高精度、高空间分辨率的大气水汽时空分布信息对于数值天气预报和短时临近天气预报极具应用价值,这将进一步推动大气科学研究乃至气象学的发展。