随着工程应用领域的不断发展,对InSAR的需求量逐渐增加。由于D-InSAR误差源较多,又没有有效的分离方法,因此时间序列InSAR应运而生。时间序列InSAR相对于传统的D-InSAR具有监测周期长,监测精度高等诸多优势,但仍然存在大气延迟相位无法正确估计的问题,对正确解读研究区地表形变有较大的影响。在对比了多种大气去噪方法之后,采用线性大气相位去噪算法和基于外部数据的GACOS大气相位去噪算法代替传统StaMPS-PS中传统的高低通大气相位估计算法,并应用于矿区沉降监测中,获得了更加精确的监测结果。本文以SBAS-InSAR和传统StaMPS-PS时序方法为基础,分别对山西某矿区的开采沉降进行研究,主要对StaMPS-PS法进行线性去噪和基于GACOS数据去噪处理。(1)论文在D-InSAR、SBAS-InSAR、StaMPS技术基本原理基础上,阐述了数据处理流程,并对其中关键技术和算法进行了较为详细的介绍。(2)利用传统时间序列方法SBAS-InSAR、StaMPS-PS对矿区进行沉降监测。在SBAS-InSAR实验中,对时序结果进行统计分析,分析矿区的沉降规律。StaMPS-PS时序分析中,对比分析了误差去除前后对的形变值,并进行了精度分析。两种时序变形值结合水准观测值进行对比分析,结果表明两种方法得到的监测数据有细微差异,监测精度相差不大,适用于矿区沉降监测。(3)针对StaMPS-PS时序分析中主要误差项-大气相位进行改正实验,选用线性大气相位去噪方法和GACOS法大气相位去噪方法,模拟大气相位,在处理过程中采用克里金插值方法,在干涉空间上插值大气相位,分离形变相位和大气相位。结果表明两种方法比传统时序InSAR方法监测精度都要高,GACOS去噪方法比线性去噪法精度更高。