永久散射体技术是合成孔径雷达应用的重要研究方向，它可以获取大规模地表形变信息，在微小地表形变监测方面具有无与伦比的优势。它作为传统形变测量技术的重要补充，为地面沉降的预防和治理提供重要的基础数据，近年来成为遥感测绘领域的研究热点。　　本文针对地面沉降严重的北京通州区，开展长时间序列的形变监测研究，分析通州区的沉降情况。仅仅获取目标过去的形变信息是不够的，预测观测区域未来的形变趋势，对安全风险进行分析具有重要意义，为此，本文提出一种新的形变预测方法。　　论文的主要工作如下:　　1、线性形变速率计算是PS-InSAR技术的关键步骤，本文利用铅垂线轨迹法和网络平差法相结合的方法求解线性形变速率和高程修正值，实验效果比较理想，求解出合理的线性形变速率，验证该处理流程的有效性。　　2、本文选取经济、政治地位重要，并且地表沉降情况严重的北京通州为实验区域，通过2011年至2016年长时间序列的TerraSAR-X数据，获取实验区域三年内的形变信息，对试验区域整体沉降情况和区域内不同监测目标的形变情况进行分析，最终将PS-InSAR监测结果与水准数据的测量结果比对验证PS-InSAR技术实测结果精度的可靠性。　　3、针对PS-InSAR技术无形变预测能力，以及目前尚无能够实现大范围、高空间分辨率同时精度可靠的形变预测方法，本文提出基于卡尔曼滤波的PS-InSAR形变预测方法，首次将卡尔曼滤波方法与PS-InSAR技术相结合，既发挥了PS-InSAR技术监测面积大、监测点数量多、空间分辨率高的特点，又利用了卡尔曼滤波可以预测状态变化情况的特性，建立形变预测模型，快速实现大区域形变预测，监测点的数量和密度相对传统方法具有明显优势。实验表明，采用该方法能够有效预测出目标的形变趋势，预测精度较高，具有巨大的应用潜力。