1.一种基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：通过摄像单元周期性的获取目标坡面的图像，将本次拍摄的第一图像和上次拍摄的第二图像进行灰度化处理，并分别获取第一纹理图像和第二纹理图像；

步骤S2：将所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行网格划分，并提取所述网格的地形特征，并基于每一网格的地形特征将所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行对比，当所述第一纹理图像中的第一网格和所述第二纹理图像中的第二网格相似度大于第一阈值且位置关系不对应时，获取所述第一网格和所述第二网格的基准点，并将所述第一网格和所述第二网格的基准点连接获取第一位置矢量；

步骤S3：在所述第二纹理图像中，将所述第一位置矢量对应的连续网格区域为滑坡面，并通过所述滑坡面的网格数量获取滑坡面积，通过所述步骤S2，将在所述第一网格查找不到相似度大于所述第一阈值的网格区域作为第一区域，将所述第一区域与所述第二纹理图像中对应区域进行比较计算获取滑坡体积；

步骤S4：在所述第二纹理图像中，通过在所述滑坡面的下方选取第二区域，将所述第二区域中的第三网格与所述滑坡面的第二网格以连接轴为中心对称连接，计算所述第三网格和所述第二网格的第二位置矢量，通过所述第二位置矢量获取所述滑坡面和所述第二区域之间的坡面夹角，并基于所述坡面夹角判断所述滑坡面下方第二区域的地形信息；

步骤S5：根据所述滑坡面及所述滑坡体积，同时还根据所述第二区域的地形信息、地质结构、土壤湿度、当前降雨量和降雨时长，获取所述滑坡面进一步发生滑坡的可能性W及滑坡量V。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取所述第一网格和所述第二网格的基准点，包括如下步骤：步骤S21：计算所述第一网格内参考点的数量num，所述参考点是通过遥感技术对所述目标坡面进行遥感测量获取的测量点；

步骤S22：将所述第一网格中每个所述参考点都转换为三维坐标值（x，y，z），通过如下公式1计算x轴、y轴和z轴的平均坐标值：，

，

，

其中， 表示所述三维坐标值（x，y，z）中x轴的平均坐标值， 表示所述三维坐标值（x，y，z）中y轴的平均坐标值， 表示所述三维坐标值（x，y，z）中z轴的平均坐标值；

步骤S23：所述第一网格中每个所述参考点的三维坐标值（x，y，z）与所述平均坐标值（， ， ）对比，获取差值最小的所述参考点，设置为所述第一网格的基准点；

步骤S24：基于所述第一网格的基准点的设置方法，设置所述第二网格的基准点。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取第一位置矢量的过程是，基于所述第一网格的基准点的三维坐标值(x1，y1，z1)和所述第二网格的基准点的三维坐标值(x2，y2，z2)，计算从所述第一网格的基准点指向所述第二网格的基准点或从所述第二网格的基准点指向所述第一网格的基准点的第一位置矢量。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，判断所述滑坡面下方第二区域的地形信息，包括如下步骤：步骤S41：将所述第二纹理图像中的所述滑坡面作为基准层，在所述滑坡面的下方选取与所述基准层相连接且与所述滑坡面延伸方向长度相等的区域作为第二区域；

步骤S42：将所述第二区域中的第三网格与所述基准层的第二网格以连接轴为中心对称连接，计算所述第三网格和所述第二网格的第二位置矢量，在所述第二区域中从所述连接轴位置处以连续j行为单位区域，将所述第二区域划分为P个小区域，从与所述第二区域连接位置处的小区域为第一个小区域，计算所述第一个小区域中全部所述第三网格的第二位置矢量的平均值，基于所述第二位置矢量的平均值，获取所述滑坡面与所述第一个小区域的第一夹角，同理，获取所述第一个小区域与所述第一个小区域连接的第二个小区域的第二夹角；

其中，每个小区域的长度大于等于所述第二区域长度的1/3；

步骤S43：当所述第一夹角大于等于第二阈值且小于等于190度时，所述滑坡面与所述第一个小区域归属于同一层，当所述第一夹角小于所述第二阈值或大于190度时，所述滑坡面与所述第一个小区域划分为不同的层，同理，通过所述第二夹角判断所述第一个小区域和所述第二个小区域是否属于同一层；

步骤S44：重复所述步骤S41至所述步骤S43，将所述第二纹理图像中所述滑坡面下方全部区域划分为多个层，并根据所述滑坡面与第二层之间的夹角、每层之间的夹角、每层的长度获取整个坡面的地形信息，其中所述第一个小区域为所述第二层。

5.根据权利要求4所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S43中，所述地形信息包括第i+1层相对第i层的地形特征，所述地形特征包括凸出和凹陷；

还根据所述第i+1层的长度获取凸出或者凹陷的体积。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S42中，所述第一夹角度数的计算方法，包括如下步骤：步骤S421：从所述基准层的所述第二网格的基准点垂直到所述连接轴构成直线段a，将所述第二网格的基准点定义为A点，所述第一个小区域中所述第三网格的基准点垂直到所述连接轴构成直线段b，将所述第三网格的基准点定义为B点，若所述直线段a与所述直线段b不相交，则平行移动所述直线段b，使得与所述直线段a在所述连接轴上相交，相交的点定义为O点，即A点、O点和B点连接构成三角形ΔAOB，所述A点与所述B点连接构成直线段c；

步骤S422：依据第二余弦定理，内角∠AOB的度数通过以下公式2获取：

；

步骤S423：基于所述内角∠AOB的度数，计算所述第一夹角度数，当通过所述第一夹角构成的三角形位于山体内侧时，所述第一夹角的度数等于360度减去内角∠AOB的度数，当通过所述第一夹角构成的三角形位于山体外侧时，所述第一夹角的度数等于内角∠AOB的度数。

7.根据权利要求4所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述步骤S5中，获取所述滑坡面进一步发生滑坡的可能性W及滑坡量V，包括如下步骤：步骤S51：所述滑坡面进一步发生滑坡的滑坡量V，通过如下公式3获取：

；

其中，V所述滑坡面进一步发生滑坡的滑坡量，V1为所述滑坡面自上向下第一个凹陷层，并根据所述凹陷层与相邻上一层之间的夹角度数及所述上一层的长度计算滑坡体积V1，同理获取第n个凹陷层的滑坡体积Vn，所述上一层的长度是指所述上一层滑坡面延伸方向的长度；

步骤S52：所述滑坡面进一步发生滑坡的可能性W，通过如下公式4获取：

，

其中，K表示所述地质结构，D表示所述土壤湿度，F表示所述地形信息，R表示所述当前降雨量，U表示所述降雨时长，r1、r2、r3、r4和r5分别表示在K、D、F、R和U作用下进一步发生滑坡可能性的权重；

步骤S53：所述地形信息F，通过如下公式5获取：

；

其中， 表示所述滑坡面自上向下第n个凹陷层与相邻上一层的夹角度数。

8.一种基于图像识别的滑坡灾害监测系统，用于实现如权利要求1‑7任一项所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法，其特征在于，所述系统包括如下单元：图像获取单元，用于通过摄像单元周期性的获取目标坡面的图像，将本次拍摄的第一图像和上次拍摄的第二图像进行灰度化处理，并分别获取第一纹理图像和第二纹理图像；

位置矢量计算单元，用于对所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行网格划分，并提取所述网格的地形特征，并基于每一网格的地形特征将所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行对比，当所述第一纹理图像中的第一网格和所述第二纹理图像中的第二网格相似度大于第一阈值且位置关系不对应时，将所述第一网格和所述第二网格的基准点连接获取第一位置矢量；

滑坡体积计算单元，用于在所述第二纹理图像中，将所述第一位置矢量对应的连续网格区域为滑坡面，并通过所述滑坡面的网格数量获取滑坡面积，通过所述位置矢量计算单元，将在所述第一网格查找不到相似度大于所述第一阈值的网格区域作为第一区域，将所述第一区域与所述第二纹理图像中对应区域进行比较计算获取滑坡体积；

地形获取单元，用于在所述第二纹理图像中，通过在所述滑坡面的下方选取第二区域，将所述第二区域中的第三网格与所述滑坡面的第二网格以连接轴为中心对称连接，计算所述第三网格和所述第二网格的第二位置矢量，通过所述第二位置矢量获取所述滑坡面和所述第二区域之间的坡面夹角，并基于所述坡面夹角判断所述滑坡面下方第二区域的地形信息；

滑坡预测单元，用于根据所述滑坡面及所述滑坡体积，同时还根据所述第二区域的地形信息、地质结构、土壤湿度、当前降雨量和降雨时长，获取所述滑坡面进一步发生滑坡的可能性W及滑坡量V。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1‑7中任一项所述的基于图像识别的滑坡灾害监测方法。