1.基于UD通道的时空序列图像震源识别方法，其特征在于：

选取多个监测台站，记录各个所述监测台站的经纬度坐标，并获取各个所述监测台站中关于同一地震事件震源数据中事件垂直方向通道的波形数据；其中，所述地震事件为监测台站中已确定类型的若干天然地震和人工爆破的地震事件；

将各个所述监测台站的经纬度坐标均通过转换为平面坐标，将所述平面坐标以散列分布形式显示在同一平面中；

提取各个所述监测台站在同一地震事件中同一时刻内的事件垂直方向通道的波形数据，并通过插值算法将其转化为相应的256级灰度的单色图像像素值并显示在所述平面上相应的平面坐标处，得到一完整的MIP时空序列图像；

继续提取各个所述监测台站在同一地震事件中下一时刻内的震源数据，并生成对应MIP时空序列图像，直到该事件结束，获取得到MIP时空序列图像构成的MIP时空图像系列；

根据MIP时空图像系列，提取MIP时空序列图像中色彩的灰度级数方差和平均灰度；

以灰度级数方差为纵坐标、平均灰度为横坐标建立关于天然地震和人工爆破的地震事件的坐标系，并在坐标系中建立划分天然地震和人工爆破的地震事件分布的判别线；

对地震事件类型识别时，对该地震事件的震源数据按照上述步骤处理，获取该地震事件的灰度级数方差和平均灰度，并根据灰度级数方差和平均灰度处于坐标系中相对判别线的位置判别地震事件震源类型。

2.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：将各个所述监测台站的经纬度坐标均通过转换函数(x,y)＝λf(N,W)转化为平面坐标，其中(x,y)为平面坐标，(N,W)为经纬度坐标，λ为转换系数。

3.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：所述插值算法为最近邻插值算法、线性插值算法、多项式插值算法、natural插值算法和三次样条插值算法中的任一种。

4.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：从所述监测台站获取所述震源数据后，对其进行去除噪音数据和错误数据处理。

5.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：所述经纬度坐标对应所述平面坐标的地图投影比例设置为1:20，所述MIP时空序列图像的大小设置为121×121。

6.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：从所述MIP时空图像系列中选取为第200时刻到第350时刻之间的MIP时空序列图像，进行单色灰度值的灰度级数方差和平均灰度的计算。

7.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：所述平均灰度由 得到，Ii大于是指定图像的灰度随机变量，p(Ii)是一定区域内灰度级的灰度直方图，L是图像的灰度级数；方差： 而p(zi)是区域中的灰度级的直方图，L是灰度级数，M是平均灰度。

8.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：在以灰度级数方差为纵坐标，平均灰度为横坐标的坐标平面中，所述判别线的方程为：y＝

0.1739×χ–12.1730，位于判别线下方的事件为天然地震，否则反之。

9.根据权利要求1所述的基于UD通道的时空序列图像震源识别方法,其特征在于：所述监测台站数量为3-20个。