InSAR监测技术因为它具有高精度、高分辨率等诸多优点，已逐步成为进行地面变化监测的重要方法手段之一，并在地震监测、煤矿监测、火山监测等地质灾害监测研究以及地面沉降监测等诸多方面得到了广泛的应用。但是，由于难以避免的受到时间、空间上各种去相干现象的影响，InSAR技术提取的形变信息中经常存有缺失现象，因此需要后期对其进行填补处理。对缺失的数据进行拟合填补，通常采用空间数据的插值方法来进行。论文在对比分析常用的数据插值方法基础上，重点讨论了既能顾及结构性成分，又能较好表达地表局部变化的拟合推估，并就各向异性随机信号协方差函数的拟合进行了研究，提出了基于各向异性的自适应拟合推估法，并将其连同其他方法应用于地质灾害监测缺失数据拟合之中。　　本研究主要内容包括：⑴讨论了影响InSAR监测成果的误差源以及影响InSAR相干性、造成数据存有缺失的各去相干源；分析了影响缺失数据拟合精度的因素，发现除拟合方法外，缺失数据区域大小以及缺失数据变化起伏程度是影响拟合精度的关键因子。⑵探讨了多项式曲面拟合法、反距离加权法、克里金插值法和拟合推估法在缺失数据拟合应用中的特性。考虑到随机信号通常表现出各向异性的特点，而在常规拟合推估方法中，常被认为各向同性。基于此，论文重点研究了各向异性协方差函数的拟合问题，提出了基于各向异性的自适应拟合推估法，并将其应用于缺失数据的拟合之中，通过实例验证了基于各向异性的自适应拟合推估法的有效性。⑶以地面沉降监测数据以及地震形变监测数据作为实例，对比并且分析了不同的拟合方法的拟合精度，发现多项式曲面拟合法精度偏低，不适合于缺失数据的拟合；反距离加权尽管方法简单，但对于大区域数据拟合，易导致拟合过于平滑的现象；克里金插值与拟合推估方法所具有的拟合精度较高。对于存有明显区域特征的形变区域，采用分区拟合具有更高的填补精度。