冰川是全球气候变化的敏感响应因子,同时也是地球上宝贵的淡水资源,表面流速作为冰川运动的直接反映,其对于冰川动力学的考察、灾害预测与风险评估、气候响应机制的深入理解等起着至关重要的作用。在当前遥感影像数据量日渐丰富的背景下,开展冰川流速时序分析已成为必然要求和趋势。偏移量追踪(Pixel-Tracking)技术基于SAR影像强度信息通过多级配准实现亚像元级精度的方位向和距离向二维地表形变偏移量信息获取,是进行冰川表面流速提取的常用手段之一。然而,随着星载SAR数据的不断丰富和大量积累,传统PT方法已经难以满足大数据量、长时序冰川监测的需要。本文将借助并行化编程提升传统PT算法性能,弥补传统PT算法计算效率上的缺陷与不足,从而实现基于星载SAR数据的冰川表面运动长时序监测与分析。本文将基于并行化偏移量追踪算法,利用小基线时序分析技术,针对亚洲中低纬度地区的两个具有代表性的大型山地冰川开展研究,主要工作涉及以下3个方面:(1)针对冰川表面流速提取中常用的偏移量追踪算法进行了并行化研究,开发了基于CPU多线程和GPU多运算核心的并行程序,利用CPU良好的逻辑运算功能和GPU数据处理多核特性,实现了偏移量追踪的并行化算法,并通过实验数据测试和分析了CPU多线程和GPU多核心的优势以及性能差异,对比实验结果表明,在结果精度一致的前提下,并行程序极大地提高了偏移量追踪算法的运行效率。(2)利用ALOS/PALSAR数据对费琴科及周边冰川运动进行了研究,基于并行化偏移量追踪算法对冰川表面位移进行提取,通过几何变换模型拟合、地形效应补偿和滤波等方法精确估计了冰川运动速度的空间与时间分布,对费琴科冰川及Grumm-Grzhimaylo冰川表面运动的时空特征进行了分析。(3)借助小基线集思想,实现了并行化的SBAS-PT算法。通过选取南伊内里切克冰川研究区和Sentinel-1A卫星IW模式SAR数据,利用GPU加速的并行化偏移量追踪算法对该冰川表面位移进行了时序分析,证明了并行化时序PT算法的可行性和可靠性。