多主影像选择： SBAS-InSAR首先从一系列SAR（合成孔径雷达）影像中选择多个主要参考影像。这些主影像的选择基于它们与其他影像的时间和空间基线关系，以确保它们在时间序列中能够代表地表变化。
时空基线阈值设置： 接下来，SBAS-InSAR技术会设置合理的时空基线阈值。这些阈值用于确定哪些次级影像将与主影像组合以进行差分干涉处理。这有助于在时间序列中跟踪地表形变。
差分干涉处理： 使用所选的主影像和符合时空基线要求的次级影像，SBAS-InSAR执行差分干涉处理。这一步骤旨在生成差分干涉图，从而提高干涉对的相干性，减少相位失真。
多视处理： 在差分干涉图生成后，SBAS-InSAR技术进行多视处理，以降低相位噪声，提取高相干度的像元。这有助于准确度较高的地表形变监测。
奇异值分解： 最后，SBAS-InSAR使用数学方法，如奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），对多视处理后的数据进行分析。这样，可以获得影像序列之间地表形变速率的最小二乘解，提供了关于地表形变的详细信息。
SBAS-InSAR技术的主要目标是提高合成孔径雷达干涉测量的精确性，尤其是在复杂地貌和大气条件下。通过选择适当的主影像、设置合理的时空基线阈值、进行差分干涉处理和多视处理，以及应用数学分析方法，SBAS-InSAR有助于更准确地监测地表形变，为地质、环境和地震研究提供了重要工具和数据。
