合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术作为一种主动式微波遥感技术，在形变监测领域展现出巨大潜力。
然而，InSAR观测信号极易受大气延迟误差的影响，尤其是在对流层延迟方面，这严重制约了InSAR技术的形变监测精度。
针对这一难题，近年来学者们发展了多种大气延迟误差改正方法，其中基于通用大气校正模型（GenericAtmosphericCorrectionOnlineServiceforInSAR，GACOS）的方法因其高精度、高分辨率和易操作性等优点而备受关注。
本文首先阐述了InSAR大气延迟误差的产生机制和影响，并介绍了GACOS模型的基本原理和数据处理流程。
随后，本文重点回顾了国内外基于GACOS模型进行InSAR大气延迟误差改正的研究进展，详细分析了不同研究中所采用的数据源、处理方法、精度评价指标以及取得的研究成果。
在此基础上，本文对GACOS模型在InSAR大气延迟误差改正中的优势和局限性进行了探讨，并展望了未来的研究方向。
关键词：InSAR；大气延迟误差；GACOS模型；形变监测；误差改正
#1.1InSAR大气延迟误差
合成孔径雷达干涉测量（InterferometricSyntheticApertureRadar，InSAR）技术利用雷达波的相位信息来获取地表的三维形变信息，具有全天候、全天时、高精度等优势，已广泛应用于地震形变监测、火山活动监测、冰川运动监测、地面沉降监测等领域。
然而，InSAR观测信号在传播过程中会受到大气的影响，大气中的水汽和气压变化会导致雷达波传播路径发生延迟或缩短，从而在干涉相位中引入误差，称为大气延迟误差。
大气延迟误差是InSAR形变监测的主要误差源之一，其量级可达厘米级甚至分米级，远大于InSAR技术所能达到的形变监测精度，严重制约了InSAR技术的应用。
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