在完成各子影像集内部的分析与融合之后，便可以进行平均影像图之间的干涉处理，基本步骤如图8-8所示。

为得到足够的干涉图序列，我们采取了星载InSAR多主影像干涉测量方法。假设有N个子影像集，共计得到N幅平均影像图，那么N幅平均影像图之间可以形成M＝N×（N-1）/2幅干涉对。由于干涉图太少，为尽量避免干涉图序列时间上相位解缠异常并确保干涉相位值的正确性，在离散子影像集的处理和分析中需要进行干涉图的二维相位解缠。目前二维空间相位解缠的方法很多并且较为成熟，本研究基于离散点目标的相位分析方法，因此相位解缠也需要基于离散点进行。应用较为广泛的有基于离散点目标的网络流算法和最小二乘算法。考虑到GBSAR干涉图的相位缠绕较为简单，一般不存在密集的相位缠绕边界，因此本研究中采用了等权最小二乘相位解缠方法进行空间相位解缠处理。解缠完成后即可得到各PS候选点的相位序列。值得注意的是相位解缠得到的是相位值的无旋矢量场，即各PS点的相位值与参考点到目标点的积分路径无关，这是相位值在空间上的基本性质，也是相位解缠处理的基本准则。同样，相位值在时间域也存在这一无旋特性，例如φij是第i和第j个平均影像图之间的解缠干涉相位，3景影像之间的无旋特性可以用下式表示：

图8-7　子影像集内部处理的基本步骤(www.daowen.com)

图8-8　平均影像图序列时序分析基本流程

时域上3景平均影像图之间相互干涉形成了相位环路，正常情况下环路的相位积分为零，如果相位解缠受噪声影响产生错误，则环路积分数值为2π的整数倍。因此，可以利用时域环路积分数值来判断相位解缠的正确性，并剔除发生错误的PS候选点。