1.一种考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用BP神经网络，建立滑坡敏感性评估模型：模型的几何拓扑结构包括输入层、隐含层、输出层；输入层包括M个节点，隐含层也包括q个节点，用来模拟输入层与输出层之间的非线性关系；输出层包括1个节点，代表滑坡敏感性评估值S；

步骤2：根据滑坡样本，对BP神经网络滑坡敏感性评估模型进行训练，当训练误差达到目标误差时停止训练，获得评估模型的最终形态；

步骤3：通过最终形态的评估模型，将待评估区域的影响因子集输入到模型，获得敏感性评估值集；

步骤4：根据待评估区域的震前、震后两张雷达卫星干涉影像对，进行差分干涉计算，获得待评估区域的震后位移场D；

步骤5：根据一定数量的拟合样本，对滑坡敏感性评估值S和震后位移场D进行拟合，获得震后危险性评价值与S和D的最优二次多元非线性拟合函数；

对敏感性评估值S和震后位移场D进行拟合的二次多元非线性回归拟合方程为：

2 2

R＝aS+bD+cS+dD+eSD+f                   (7)其中，R是震后滑坡危险性评估值，S是滑坡敏感性评估值，D是震后位移场，a,b,c,d,e,f为待定系数；

步骤6：根据所述最优拟合函数，对待评估区域进行全区域的震后滑坡危险性评估。

2.根据权利要求1所述的考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述输入层的6个节点包括高程X1、坡度X2、植被指数X3、年均降雨量X4、地表切割密度X5和上覆土类型X6，即待评估区域的影响因子。

3.根据权利要求1所述的考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述隐含层第i个节点的输入值neti按式(1)计算：其中，wij是隐含层第i个节点到输入层第j个节点的权值，M是输入层节点数量，xj是输入层第j个节点的输入值，θi是隐含层第i个节点的阈值；

隐含层第i个节点的输出值yi按式(2)计算：其中，φ是隐含层的激励函数；

输出层第k个节点的输入值netk按式(3)计算：其中，q是隐含层节点数量，wki是输出层第k个节点到隐含层第i个节点的权值，ak是输出层第k个节点的阈值；

输出层第k个节点的输出值按式(4)计算：

其中，ok是第k个节点的输出值，ψ是输出层的激励函数。

4.根据权利要求3所述的考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述训练误差E为：其中，dm是第m个训练样本的真实值，om是第m个样本的预测值，l为训练样本的数量。

5.根据权利要求1所述的考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述差分干涉计算的步骤包括：

1)计算震前、震后两张雷达卫星干涉影像之间的基线距离；

2)震前、震后雷达卫星干涉影像对进行主从影像配准；

3)按式(6)进行差分干涉；

其中， 是地表型变量，φ'是干涉相位， 是地形因素带来的相位差，λ是雷达发射的信号波波长；

4)相位解缠，获得震后位移场D。