1.一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、主影像的选择与配准，根据三基线之和最小准则、综合相关模型方法或时间基线最小准则选取N幅SAR影像并从中选取主影像，对选取的主影像进行联合配准，选择振幅/相干图像作为PS点的选取图像和DS点识别图像；

步骤二、选取PS点，利用时序振幅信息来衡量相位噪声水平，尤其是在高信噪比像元，利用像元振幅稳定特性代替相位噪声水平来获取目标点，对于SAR复数影像，实部与虚部分别存在标准差为σn的高斯噪声，则振幅A服从筛选分布，即：式(1)中g为地物目标反射的能量，则信噪比表示为： 当 存在如下关系

式：

σA≌σnR＝σnI            (2)

式中σv为相位的标准差，σA为时序振幅标准差，σnR为复数的实部标准差，σnI为复数的虚部标准差，DA为振幅离差指数。

将时序振幅标准差和相位的标准差作为PS点的稳定性分析工具对探测出的PS点进行稳定性分析。

步骤三、潜在DS选择，对SAR图像进行校准，然后对校准标定后的SAR图像进行平均，得到平均振幅图，利用平均振幅图识别潜在DS区域，釆用KS检验方法为每个像素点确定统计同质点，通过分类信息排除相关目标和持续散射目标，得到粗略的DS候选集，然后根据候选集中的每个候选对象的统计特征进行细化测试；

步骤四、优化DS选择，将细化测试后的候选集对象利用AD测视检验，对于像素a和b对，2

AD统计A为

其中N表示SAR图像的数目，Fa(x)和Fb(x)是像素a和b的振幅x的经验累积分布函数，Fa,b(x)是组合像素值振幅x的经验联合累计分布函数，AD统计值小于阈值则假设两个像素属于相同的均匀区域，得到相邻点，当候选对象与相邻点分布在相同区域，则说明候选对象被选中，得到优化后的DS选点集。

步骤五、形变速率和DEM误差计算，选取选定PS点和DS点后，将所选像素点连接起来，以去除大气相位以减小大气相位APS效应，使用Delaunay三角网并附加距离限制原则便于连接选定的测量点，通过间接平差观测法估计出三角网形变参数和高程改正值，并通过式(5)进行形变估计和DEM误差估计式(5)中Tk、 R和θ分别表示时间基线、法向基线、倾斜范围和入射角，λ是波长，Δv和Δ∈是相邻像素的形变率变化和高程误差变化，最终的形变速率和DEM误差由式(6)计算式(6)中N是干涉图的数量，k相位是第k道干涉图中相邻两点的相位差。

步骤六、通过设定形变大于3cm/年，识别大范围内的滑坡区域，划出重点区域，并通过升轨和降轨联合进行监测，进一步使监测的确定性达到全区域覆盖。

2.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤二中利用振幅离差指数阈值和强度阈值串行的选点方法进行选取PS点，其中式(3)表示振幅离差指数阈值的选点方法。

3.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤三中KS检验基于通用分布的拟合优度检验方法，采用经验分布函数确定两像素之间是否具有一致性，所述步骤三中通过分类信息和数理统计方法相结合的方法进行潜在DS选择。

4.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤三中对于候选集中的候选对象的统计特征采用自适应样本选择策略对其进行细化测试。

5.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤四中所选定的相邻点构成估计窗口，其大小和形状会发生变化，该估计窗口既能用于复相干值的估计，也能用于自适应滤波。

6.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤五中利用大气模型法、时间域的高通滤波和空间域的低通滤波中的一种方法去除大气相位以减小大气相位APS、DEM残差和轨道误差。

7.根据权利要求1所述的一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，其特征在于：所述步骤五中式(5)表示第k次干涉图中网络各边缘相邻两个像素x和y之间的相位差。