1.一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，包括以下步骤：扫描预设勘探区域的三维地形，构建地形地貌模型；

提取所述地形地貌模型的地形特征，对所述预设勘探区域进行地形复杂度计算，基于地形复杂度进行区域聚类，获得不同地形复杂度的勘探区域集合；

在每个勘探区域内，结合区域的气象特征的梯度变化确定控制周期；

根据无人机的姿态动力学和位置动力学构建无人机的运动模型，在每个所述控制周期内，通过求解能效优化和飞行稳定性的问题确定无人机的运动模型的最优控制序列，获得无人机的运动轨迹；

基于无人机受到的电磁干扰，对所述无人机的运动轨迹进行修正补偿；

根据所述预设勘探区域的精度要求确定无人机的磁力仪阵列的结构，并基于所述无人机的运动轨迹进行多无人机编队，进行磁场测量；

以不同无人机在重叠区域的磁场差异对所述多无人机编队进行调整。

2.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述提取所述地形地貌模型的地形特征，对所述预设勘探区域进行地形复杂度计算的方法，包括：对地形地貌模型进行网格划分，对于地形地貌模型中的高程数据，采用差分方法计算地形起伏度、坡度、坡向变化率；

对高程数据进行二阶差分运算，获取地形在不同位置的曲率，表达式为：；

其中， 为在 位置处的地形曲率值， 为地形地貌模型中在 位置处的高程值， 和 分别为 在 方向上和 方向上的二阶偏导数， 为 的混合二阶偏导数，和 分别为 在 方向上和 方向上的一阶偏导数，即高程变化率；

计算地形复杂度，表达式为：

；

其中， 为在 位置处的地形复杂度， 和 分别为地形地貌模型在行和列方向上的网格数量， 、 、 和 分别为地形起伏度、坡度、坡向变化率和地形曲率的权重系数， 为在 位置处的地形起伏度，为地形起伏度的平均值， 为在 位置处的坡度， 为所有位置中的最大坡度， 为在 位置处的坡向变化率， 为在位置处的地形曲率， 为所有位置中的最大地形曲率。

3.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述基于地形复杂度进行区域聚类，获得不同地形复杂度的勘探区域集合的方法，包括：识别出地形复杂度梯度变化剧烈的点，作为聚类中心，具体为：对于每个网格节点中心，选择地形复杂度的模长大于预设阈值的节点作为聚类中心；

计算各网格与聚类中心间的地形复杂度的相似度，表达式为：；

其中， 表示在 位置处的网格与聚类中心 的地形复杂度的相似度，为相似度函数的敏感系数， 和 分别为在 位置和聚类中心 处的地形复杂度，为相似度函数在差异变化时的衰减幅度；

对相似度进行0到1的归一化，将与聚类中心间相似度大于0.7的网格聚为一类，获得不同地形复杂度的勘探区域集合。

4.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述结合区域的气象特征的梯度变化确定控制周期的方法，包括：实时采集每个勘探区域的气象因素，包括风速、风向、温度和湿度；

构建多层感知机模型拟合不同气象条件下的无人机飞行情况，并使用历史飞行数据对模型进行训练，并确定每个气象因素对于正常飞行的特征重要性；

获取气象特征的梯度变化率，根据各气象因素的敏感系数计算控制周期，表达式为：；

其中， 为理想气象条件下的预设无人机的控制周期， 、 、 和 分别为风速、风向、温度和湿度的权重系数， 、 、 和 分别为在 位置处的风速、风向、温度和湿度的采集值， 、 、 和 分别为风速、风向、温度和湿度的特征重要性。

5.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述根据无人机的姿态动力学和位置动力学构建无人机的运动模型的方法，包括：通过自适应控制算法建立描述无人机姿态变化的姿态动力学方程和描述无人机位置变化的位置动力学方程；姿态动力学方程包括无人机的惯性参数、气动力参数和控制输入；

位置动力学方程包括无人机的初始位置、速度和加速度；

将无人机的惯性参数、气动力参数、初始位置、速度和加速度作为状态变量，构建状态向量；

根据姿态动力学方程和位置动力学模型建立无人机的状态方程，以控制输入作为状态方程的输入，描述状态向量随时间的演变过程，获得无人机的运动模型。

6.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述通过求解能效优化和飞行稳定性的问题确定无人机的运动模型的最优控制序列，获得无人机的运动轨迹的方法，包括：能效优化的目标函数，表达式为：

；

其中， 为在时间 时无人机的控制输入，为在控制周期内的采样次数，和 为第次和第次采样的时间， 和 分别为在时间 时的功率消耗值和任务完成进度，为能效变化的方差， 为在时间 时的功率消耗值；

飞行稳定性的目标函数，表达式为：

；

其中，为无人机的飞行时间， 为无人机在空间中的位置向量，为加速度的变化速率在优化目标中的权重系数， 表示加速度向量， 表示加速度的变化速率向量；

以同时最小化两个目标函数构建多目标优化问题，使用多目标优化算法通过迭代计算求解最优控制序列；

将求解得到的最优控制序列应用于无人机的运动模型中，得到飞行轨迹。

7.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述基于无人机受到的电磁干扰，对所述无人机的运动轨迹进行修正补偿的方法，包括：无人机传感器实时采集电磁干扰强度、频率和相位，并结合无人机的位置对电磁干扰源进行定位；

对电磁干扰源的频谱和时域特征进行特征分析，根据特征分析结果，构建电磁干扰对无人机飞行影响的干扰力函数，表达式为：；

其中，为周期性干扰源的数量， 为第 个周期性干扰源在时间 时的频谱特征向量，为非周期性干扰源的数量， 为第个非周期性干扰源在时间时的时域特征向量；

结合影响函数建立无人机飞行轨迹修正的模型，表达式为：；

其中， 为无人机的质量， 为无人机在时间时的加速度向量，为重力加速度向量，为无人机在时间时的空气动力向量， 为无人机在时间时的推力向量；

在无人机飞行过程中，基于实时采集的电磁干扰数据和构建的修正模型，计算出当前时刻无人机飞行轨迹所需的修正量，对无人机的运动轨迹进行修正。

8.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述根据所述预设勘探区域的精度要求确定无人机的磁力仪阵列的结构，并基于所述无人机的运动轨迹进行多无人机编队的方法，包括：确定满足覆盖预设勘探区域的无人机数量，获取每个无人机的运动轨迹；

根据预设勘探区域的测量精度要求，确定每个无人机上搭载的磁力仪数量及类型，以及磁力仪的布局方式；

确保无人机间的预设相对位置和飞行同步，进行多无人机编队设计，无人机间采用分布式通信协议，每架无人机实时与相邻无人机交换运动状态和地磁梯度信息，实现协同测量。

9.根据权利要求1所述的一种无人机航磁阵列测量方法，其特征在于，所述以不同无人机在重叠区域的磁场差异对所述多无人机编队进行调整的方法，包括：收集各无人机在预设勘探区域中重叠部分区域测量的磁场数据；

计算磁场强度差值和磁场方向偏差角度，判断重叠区域中磁场差异出现聚集、发散和突变的位置，得到地磁梯度异常区域；

对地磁梯度异常区域，当地磁梯度超过梯度阈值时，无人机编队密度等比例增加，增加测量点密度，捕捉磁场变化。

10.一种无人机航磁阵列测量系统，用以执行权利要求1 9任一项所述的一种无人机航~磁阵列测量方法，其特征在于，所述系统，包括：

地形建模模块，用于扫描预设勘探区域的三维地形，构建地形地貌模型；

地形特征聚类模块，用于提取所述地形地貌模型的地形特征，对所述预设勘探区域进行地形复杂度计算，基于地形复杂度进行区域聚类，获得不同地形复杂度的勘探区域集合；

控制周期模块，用于在每个勘探区域内，结合区域的气象特征的梯度变化确定控制周期；

轨迹控制模块，用于根据无人机的姿态动力学和位置动力学构建无人机的运动模型，在每个所述控制周期内，通过求解能效优化和飞行稳定性的问题确定无人机的运动模型的最优控制序列，获得无人机的运动轨迹；

电磁干扰修正模块，用于基于无人机受到的电磁干扰，对所述无人机的运动轨迹进行修正补偿；

多无人机编队模块，用于根据所述预设勘探区域的精度要求确定无人机的磁力仪阵列的结构，并基于所述无人机的运动轨迹进行多无人机编队，进行磁场测量；

编队差异调整模块，用于以不同无人机在重叠区域的磁场差异对所述多无人机编队进行调整。