雷达数据：InSAR形变监测应用要求采用相同成像模式，重复轨道观测的SAR数据，实际上并非所有卫星数据都能按照上述要求采集数据，数据的一致性、连续性、足够的覆盖范围和足够高的频率是实际监测工作开展之前必须掌握的，如此方能制定出来合理的InSAR监测方案，尽可能让技术条件符合应用预期。

低相干区：相干性是相同地面单元在重复轨观测下图像间的“相似程度”，是干涉测量的物理基础。低相干区一般是指农田、植被、森林、水体等地物环境，这些条件下，相干性会随着观测时间变化（重复观测期间地物的变化）出现较显著的变化，甚至出现完全失相干。因而，数据采集的时间间隔对于获得良好的InSAR测量结果而言至关重要。目前，特别是在温带地区，InSAR数据在大多数植被覆盖区的可靠性不高，更多的应用于已建成（或岩石）的城市或城镇等地物环境。土壤湿度也直接影响雷达信号的穿透深度，因此前者的变化可能导致相位变化被误认为是位移。然而，农村地区通常包含线性或零星的基础设施，可以从中进行良好的测量，这些设施的移动可以显示出更广阔的应用场景。

PS在哪里？在处理之前无法预测PS的精确位置（除非位置已知的雷达角反射器）。PS的构成取决于许多因素，如对象的物质组成、几何形状、与卫星的入射方向的关系以及干燥度等。另外，一些回波实际上可能是在信号返回天线之前，经多个地面物体发生多次反射的结果。这些事前难以确定的因素给推广应用带来了不小困难，特别是对于中分辨率数据而言，有效测量目标（永久散射体）的分布密度不足，甚至在一些城镇环境下，也可能不够。若客户希望了解某个特定地区或设施的移动变形情况，则需在InSAR处理之前明确该地区是否存在有效的测量点（相干目标）。当开展InSAR监测“事前”情况未知时，经验就显得尤为重要，需要开展预研究，处理部分数据以测试是否具有足够的测量点。

成本：InSAR的处理过程复杂，从获取正确的雷达数据到理解输出产品的含义。InSAR服务是指先进复杂的软件、高性能的计算能力和高素质的专业人员。对于高分辨率的InSAR，还需要更高成本的原始雷达数据。在某些情况下，需要合理估计InSAR可能需要的投入，确定是否划算。             

市场惯性：对任意新技术，特别是颠覆性的测量技术而言，市场惯性是指某种天然的抵抗力，特别是在对替代性监测技术方面已经进行了大量投入的情况，同时，使用者也不是特别清楚InSAR如何与现有工作流程很好地融合。克服这些困难唯一的方式是InSAR从业者与行业应用方双向地交流与融合，共同权衡应用InSAR技术与传统方法的利弊。目前，InSAR正受到越来越多的行业和部门的关注与认可。