1.一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，其特征在于，包括：获取多年冻土区SAR影像数据，并对所述SAR影像数据进行处理，获取符合相干性的干涉图；

利用大气校正和精密轨道参数对所述干涉图进行校正，获取校正后的干涉图；

利用大气校正对所述干涉图进行校正包括：

根据全球大气模型提高的大气数据，生成对流层延迟图；

基于所述对流层延迟图，校正所述干涉图中的差分大气延迟；

获取所述SAR影像数据的绝对延迟图，基于所述绝对延迟图和所述对流层延迟图，获取差分干涉图；

基于所述差分干涉图对所述干涉图进行校正；

利用精密轨道参数对所述干涉图进行校正包括：利用多项式的最小二乘法，基于所述SAR影像数据构建轨道误差模型；

基于所述轨道误差模型，对所述干涉图进行轨道误差估计，获取轨道校正图，对所述干涉图进行校正；

基于所述校正后的干涉图，利用反演策略获取所述校正后的干涉图的形变数据；

构建改进的Prophet模型，基于所述形变数据和所述改进的Prophet模型，对多年冻土区进行长时序趋势预测；

所述构建改进的Prophet模型包括：趋势项、季节效应值和局部因素的权重因子；

所述构建改进的Prophet模型的方法为：y(t)＝g(t)+s(t)+αloc

其中，y(t)是模型的预测值，g(t)是模型的趋势值，s(t)是模型的季节效应值，αloc是模型局部因素变化的加权值；

所述季节效应值s(t)为：

其中，an是n倍频余弦的系数，bn是n倍频正弦的系数，n是倍数，P是常规周期。

2.如权利要求1所述的一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，其特征在于，对所述SAR影像数据进行处理，获取符合相干性的干涉图的方法包括：基于所述SAR影像数据，利用ISCE生成雷达坐标和弧度，获取原始干涉图；

通过校正所述原始干涉图的平均偏差和设定相关性阈值，获取符合相干性的干涉图。

3.如权利要求1所述的一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，其特征在于，利用反演策略获取所述校正后的干涉图的形变数据包括：获取干涉相位观测集，基于所述干涉相位观测集获取所述形变数据。

4.如权利要求1所述的一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，其特征在于，基于所述形变数据和所述改进的Prophet模型，对多年冻土区进行长时序趋势预测包括：基于所述形变数据对所述改进的Prophet模型中所述趋势项进行调节，并对所述季节效应值进行定义，获取调节后的所述改进的Prophet模型；

基于调节后的所述改进的Prophet模型，对多年冻土区进行长时序趋势预测。

5.如权利要求1所述的一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，其特征在于，对多年冻土区进行长时序趋势预测之后包括：获取多年冻土区长时序趋势预测结果，将所述多年冻土区长时序趋势预测结果进行可视化处理。