相对于传统的监测手段，TS-DInSAR方法在勘测区域地表形变方面具有极大优势。根据本文的监测结果显示：研究区域内分布着较多沉降区，不同的沉降带有连成片的趋势，城市和工业园区沉降正在向外逐步扩展；研究区内最大沉降位于王庆坨镇，主要原因包括该区域发展种植需水量高的经济植物以及毗邻用水较多的居民区和工业园区等；区域内沉降主要是由较密集的工业园区和人口致使地下水超采造成的，除此之外，城市郊区的沉降一定程度上受到大需水量作物种植的影响；交通基础设施沿线周围存在较多不均匀沉降区域，这些安全隐患区主要位于城市郊区和市区的边界区域。对比分析不同区域沉降的时空分布和成因可知，功能疏解、经济转型和地下水回灌可能是缓解沉降的方法。 在TS-DInSAR监测大区域地表形变中，面临着传统SAR影像覆盖范围有限和TOPS成像多普勒频率不一致的问题，本文针对新型Sentinel-1A影像序列开展TS-DInSAR分析，集成优化了一套配准流程和干涉点目标时序分析方法。重点针对多时相Sentinel-1A影像的配准问题，在强度互相关迭代配准的基础上，采用频移滤波和ESD结合迭代精化方位向偏移，有效抑制了burst方位向上的相位跳变并充分保证了配准精度；在针对大区域地表形变探测的时序方法应用中，探讨了回归分析参数的设置和处理流程的设计。研究结果证明，Sentinel-1A数据采用本文所集成优化的数据处理方法在大范围地表形变监测领域中具有可靠的应用精度，可以用于监测基础设施运营的安全隐患区域。