1.基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对N幅时序SAR图像进行预处理；N为大于1的整数；

S2、在预设窗口中，根据SAR图像的不同结构特征检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；

S3、基于点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域自适应估计复协方差矩阵；

S4、对复协方差矩阵进行像素间的相似性检测，基于恒定虚警概率或经验性阈值设置以确定同质点集合；

S5、基于同质点集合进行自适应多视处理；

所述步骤S2，具体包括以下步骤：

S21、根据SAR图像的不同结构特征构建点目标检测算子、线比检测器、变差系数；

S22、根据点目标检测算子、线比检测器、变差系数检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；

所述变差系数的计算公式为：

其中，δ和μ分别代表SAR强度图的局部标准差和平均值，SAR强度图反映了地物目标对雷达信号的散射强度；

当变差系数CV小于预设阈值Cu,则预设窗口内的区域视为均匀区域。

2.根据权利要求1所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，预处理包括配准、几何校正和差分干涉。

3.根据权利要求1所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述点目标检测算子αI为：其中， 分别为预设窗口中内邻域和外邻域的平均强度；

当αI大于预设阈值 时，则检测的目标像元为点散射体。

4.根据权利要求1所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述线比检测器的构建过程，包括：对于预先设置的多个方向，第l个方向上的比率检测器通过以下公式计算：其中， 分别为第l条线两侧的两个子区域的平均强度；

通过在所有方向上最小化 即 得到线比检测器αL；

当αL小于阈值 则预测的像素位于线性结构上。

5.根据权利要求1所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述边缘区域采用数个方向窗进行边缘检测。

6.根据权利要求1所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述步骤S3包括：对于N幅已配准的SAR图像的堆栈，像素p的复向量描述为：d(p)＝[d1(p),d2(p),…,dN(p)]其中，di(p)表示第i幅SAR图像中像素p的后向散射值；

在d(p)近似遵循古德曼模型的假设下，d(p)的多元概率密度函数描述为：H

其中，(·) 表示共轭转置，协方差矩阵C表示N×N复矩阵，det(·)表示矩阵的行列式；

协方差矩阵C的最大似然估计量由以下公式计算：其中，Ω表示邻域像素的集合，Nq表示集合Ω中的样本数，q为邻域像素的集合中的像素。

7.根据权利要求6所述的基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述步骤S4包括：所述像素p的协方差矩阵为Cp，像素q的协方差矩阵为Cq，则Cp与Cq的似然比检验统计量描述为：其中，nx和ny分别表示用于估计协方差矩阵Cp和Cq的像元样本数；

当lnQ大于设定阈值时，确定目标像元的同质点集合。

8.基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量系统，应用如权利要求1‑7任一项所述的自适应多时相干涉测量方法，其特征在于，所述自适应多时相干涉测量系统包括：预处理模块，用于对时序SAR图像进行预处理；

检测模块，用于在预设窗口中，根据SAR图像的不同结构特征检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；

自适应估计模块，用于基于点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域自适应估计复协方差矩阵；

同质点集合确定模块，用于对复协方差矩阵进行像素间的相似性检测，基于恒定虚警概率或经验性阈值设置以确定同质点集合；

自适应多视处理模块，用于基于同质点集合进行自适应多视处理。