基于路径跟踪的算法： 这类算法通过逐像素搜索的方式，在相位数据的局部信息中寻找全局最优解。路径跟踪算法能够有效抑制局部相位误差在整个积分区域的传播，因此在相干性较好的区域可以获得较精确的解缠结果。然而，当干涉图含有较大噪声时，这类算法容易造成误差传递或无法解缠的孤立区块。
基于最小范数的算法： 这类算法可以归类为全局算法，它通过在解缠结果中引入一定的约束或数学模型，使其与原始相位达到某种程度的最优逼近。例如，最小二乘相位解缠算法。最小范数法不需要识别残差点，具有较好的稳定性，但由于其“穿过”而不“绕过”残差点的特点，易导致误差传递。
基于最优估计的算法： 这类算法通过最小化解缠相位的导数和缠绕相位的导数之差来实现，不需要进行残差点识别，通常能够较好地抑制误差传递。但由于其理论相对复杂，计算难度较大。
在实际应用中，InSAR数据处理受到多种失相干因素的影响，如干涉噪声、地形起伏、阴影以及形变梯度过大等，这些因素会导致获得的干涉相位不连续，从而增加了相位解缠的难度。解决这些问题的方法包括通过干涉图滤波提高信噪比，以及通过多干涉图组合的方法来进行解缠误差的剔除，以提高相位解缠的精度和可靠性。
