1.一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，该方法包括：S1：根据第一卫星数据确定第一形变趋势图，对所述第一形变趋势图进行第一风险分析处理，以获得高风险区域坐标列表；S2：根据所述高风险区域坐标列表、第一无人机点云数据和地面传感器数据，获得第一裂缝扩展预测结果；S3：采集第一气象环境数据，确定出环境变量矩阵；S4：根据所述第一裂缝扩展预测结果和所述环境变量矩阵，确定出滑坡风险动态预警图。
2.根据权利要求1所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述S1包括：S11：采集第一卫星数据并执行第一分析处理操作，以获得第一形变速率时间序列；S12：根据所述第一形变速率时间序列训练获得形变趋势图确定模型，并输出第一形变趋势图；S13：根据所述第一形变趋势图在第一GIS图中添加第一风险图层，以获得形变风险GIS图，基于所述形变风险GIS图输出高风险区域坐标列表。
3.根据权利要求2所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述第一风险分析处理是指在第一卫星数据上叠加所述第一形变趋势图，从而获得能够输出所述高风险区域坐标列表的形变风险GIS图。
4.根据权利要求3所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述S13包括：将所述形变趋势图确定模型输出的所述第一形变趋势图导入第一GIS图，为所述第一GIS图添加第一风险图层，以获得形变风险GIS图；针对所述形变风险GIS图，采用 Otsu算法自动分割高风险区域，以获得所述高风险区域坐标列表。
5.根据权利要求4所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述S2包括：S21：根据所述高风险区域坐标列表采集第一无人机点云数据，对所述第一无人机点云数据进行第一形变速率配准处理，以获得第一裂缝特征图；S22：对地面传感器数据进行第一融合处理，以获得地面传感器位移特征图；S23：将所述第一裂缝特征图和所述地面传感器位移特征图输入至裂缝融合预测模型中，以输出第一裂缝扩展预测结果。
6.根据权利要求5所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述S21包括：S211：以所述高风险区域坐标列表为参照点，采集第一无人机点云数据；S212：从所述第一无人机点云数据中提取获得至少一个第一裂缝信息；S213：将至少一个所述第一裂缝信息与所述形变风险GIS图逐一进行第一形变速率配准处理，以获得第一裂缝特征图。
7.根据权利要求6所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述第一裂缝特征图包括裂缝位置、宽度、扩展方向。
8.根据权利要求5所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述地面传感器数据包括第一GNSS数据和第一裂缝计数据。
9.根据权利要求7所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，所述S4包括：S41：将所述裂缝扩展预测结果和所述环境变量矩阵输入滑坡概率预测模型中，以获得至少一个第一滑坡概率值；S42：根据至少一个所述滑坡概率值和所述第一裂缝特征图，生成滑坡风险动态预警图。
10.一种复杂山区高边坡局部变形监测系统，其特征在于，用于实现上述权利要求1-9任一项所述的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法。
