技术特征：
1.一种基于SAR图像的山区地表微形变信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、对时间序列SAR影像组进行预处理在预先采集的N幅时间序列SAR影像组中，根据综合相关函数选取一幅SAR图像作为公共主影像，其余的为从影像；再利用sarscape软件对每幅从影像按主影像进行配准，并提取每幅SAR图像的振幅与相位信息，再为幅SAR图像各生成一幅振幅图与相位图；(2)、差分干涉将时间序列SAR影像组进行干涉处理并去平，得到干涉相位图；同时将外部高程数据转化为高程相位分量；然后将干涉相位图的相位与高程相位分量进行差分处理，得到差分干涉相位图；(3)、利用振幅离差阈值法与归一化同极化相位差阈值法选取永久散射点(3.1)、根据振幅图，计算每个像元点的振幅离差指数DA(i,j)：DA(i,j)=σA(i,j)mA(i,j)]]>其中，(i,j)表示像元点的坐标，mA(i,j)、σA(i,j)分别为振幅的均值与方差：mA(i,j)=1NΣk=1NAk(i,j),σA=1NΣk=1N(Ak(i,j)-mA(i,j))2]]>其中，Ak(i,j)表示第k幅振幅图的振幅值，N表示振幅图或相位图的总个数；(3.2)、根据振幅图，计算每个像元点的归一化同极化相位差χ(i,j)：其中分别为第k相位图的HH极化与VV极化相位值；(3.3)、根据振幅离差指数DA(i,j)和归一化同极化相位差χ(i,j)选取永久散射点；(4)、利用双重自适应性滤波算法选取分布式散射点(4.1)、选取中心像元点根据振幅图，计算每个像元点的同极化振幅比ρ(i,j)：ρ(i,j)=1NΣk=1NAkHH(i,j)AkVV(i,j)]]>其中，表示第k幅振幅图在HH极化振幅值，表示第k幅振幅图在VV极化振幅值；设定振幅离差指数阈值阈值D'T、同极化振幅比阈值将振幅离差指数满足DA(i,j)＜D'T且同极化振幅比值满足的像元点设置为中心像元点；(4.2)、利用统计学中的KS检验以中心像元点为中心、滤波窗口内，判定中心像元点的同质点；(4.3)、确定同质点族：在滤波窗口内，舍去没有与中心像元点直接或间接相连的同质点，将中心像元点与其直接或间接相连的同质点作为一个同质点族；(4.4)、判断同质点族大小是否超过阈值T，如果同质点族大小超过阈值T，则将该同质点归入一次候选分布式散射点集CDS1中；(4.5)、计算同质点族的振幅均值，并作为CDS1的振幅值；(4.6)、对CDS1重复步骤(4.2)～(4.4)，再次判定同质点族，当同质点族大小超过阈值T时，归入二次候选分布式散射点集CDS2中；(4.7)、根据差分干涉相位图计算出CDS2同质点族的差分相位均值，并作为CDS2的差分相位值；同时计算CDS2中各像元点的振幅离差指数，将振幅离差指数DA(i,j)小于预设阈值D'T'的像元点设置为分布式散射点；(5)、形变信息提取将永久散射点与分布式散射点合并为稳定散射点集，建立Delaunay三角网，利用网络平差法对稳定散射点的差分相位进行相位分解，从而提取出山区地表微形变信息。2.根据权利要求1所述的基于SAR图像的山区地表微形变信息提取方法，其特征在于，所述步骤(3.3)中选取永久散射点的方法为：设置阈值σ1、σ2，ε1、ε2；将归一化同极化相位差χ(i,j)＜σ1，DA(i,j)＜ε1的像元点设置为永久散射点，以及将χ(i,j)＞σ2，DA(i,j)＜ε2的像元点也设置为永久散射点；其中，χ(i,j)可满足χ(i,j)∈[0,1]。3.根据权利要求1所述的基于SAR图像的山区地表微形变信息提取方法，其特征在于，所述步骤(4.2)中滤波窗口的取值为7×7。