地基合成孔径雷达(Ground Based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)是目前露天矿山工作帮及排土场进行亚毫米级形变监测的主要技术手段之一,但监测过程中出现的多径效应造成的差分相位变化会被错误识别为形变.针对识别形变精度低的问题,本文开展了差分干涉相位时序特征表达方法的研究,并以此为基础提出了一种基于注意力网络模型的地基SAR时序差分相位分类方法,以形变变化趋势与区域范围作为依据来区分突变区域和缓变区域,通过模型预测出真实形变分布.经过实验结果证明,注意力网络模型可以较为准确的提取出形变分布,有效减少多径效应造成的误差干扰.