近年来,随着高分辨率SAR数据资源的日益丰富,在很多应用场景中获取目标三维(距离-方位-高度)信息的需求越来越多。而在城市基础设施动态形变监测、重要工程安全监测、地质灾害监测、环境监测等研究领域,除了需要获取目标物的三维信息外,往往还需要第四维信息,也就是目标的高度在时间维度上的变化规律,即形变信息。层析SAR技术的出现满足了三维信息应用的需求,在传统二维SAR(方位-距离向)成像平面基础上,利用同一地区多幅SAR复图像在高程向上合成孔径得到目标的三维信息。当利用的多幅SAR影像是在一个长时间序列中获得时,可认为层析SAR(Tomographic Synthetic Aperture Radar,TomoSAR)在时间维的合成孔径,获得目标沿高度向的形变速率信息,实现四维成像。随着多平台SAR数据的批量获取以及层析SAR技术本身独特的三维和四维高分辨率成像能力,这一信息获取方式受到了国内外广大学者的广泛关注和深入研究,在地质、生态、地理等多个领域内都有重要的应用前景。差分层析SAR(Differential TomoSAR,D-TomoSAR)技术应用在城市形变监测领域具有其独特的技术优势,可以获取重点区域高精度(mm级)形变量大小,数据覆盖范围大,同时获取三维结构和形变信息,所获取数据序列密集。但同时,差分层析SAR技术也面临着一些难点问题,主要是高精度成像算法的应用,以及缺乏对获得的时序形变数据提供有效的预测方法,不能提供监测目标长期形变量大小的预测分析。本文从这一思路出发,介绍了差分层析SAR成像技术基本原理与数据处理流程,采用北京地区TerraSAR影像数据进行实际应用,获取实验区域内的三维结构和地表形变信息,基于获取的时序形变信息,结合形变预测模型建立形变预测评价机制,这对于实现重点区域建筑物及时有效的形变分析具有实际的意义。