1.一种基于相位差统计模型的InSAR图像相位解缠方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：假定待处理干涉图像行、列像素大小为M×N，将其划分为k×k大小的局部估计窗口，计算相位在行列两个方向的差值△φ，并对相位差在方位向和距离向求导，得到相位相位差导数(离散相位下的相位频率)其中，△xi,j＝xi+1,j+xi-1,j-2xi,j，△yi,j＝yi,j+1+yi,j-1-2yi,j分别表示干涉图沿x、y方向的相位差值； 分别是k×k窗口内的x、y方向的相位差均值； 是以窗口中心的相位差导数标准偏差值；

步骤二：根据上步相位差导数值，计算局部估计窗口内相位差统计模型，并估计局部窗口内地形高度变化量的分布；

步骤三：根据相位差频率与地形坡度角的关系式估计地形高度变化量；

步骤四：获取局部估计窗口内相位差统计模型；

步骤五：利用估计窗口内地形变化量分布函数对窗口内相位差进行平滑，在估计窗口内将距离向和方位向相位差值乘以相位差统计模型得到窗口内顾及地形变化量的相位差估计模型；

步骤六：构造基于相位差统计模型的InSAR图像最小二乘相位解缠模型；

步骤七：对解缠前后距离向和方位向相位差的整数倍数差值△ky和△kx进行估计并积分，就可以得到解缠后的相位差整数，将求解相位差的问题转换为求解整数倍数差值的问题，构造整数倍数参数的函数方程式为： 和 其中△φy和△φx表示相位点缠绕相位差， 和 表示解缠后相位差；

步骤八：将最小二乘相位解缠约束模型替换为整数倍数差的约束最小化模型，如公式：其中，P(△φx)、P(△φy)表示相位点行向量、列向量相位差统计值，△kt与△kt-1表示两次迭代的整数倍数差，ξ为极小值；约束条件s.t表示在局部窗口内，第t次和第t-1次迭代求解时的解缠整数倍数差值满足差值最小的要求，K表示估计窗口的大小；

步骤九：利用离散最小二乘迭代方法获取解缠相位。