地震诱发大量的次生地质灾害,主要有崩塌、滑坡、泥石流等。这些次生地质灾害使人民生命和财产遭到了巨大损失。次生地质灾害的活跃期还会持续相当长的时间。滑坡在发生后造成大量的堆积物,这些大量的堆积物会进一步孕育泥石流。能够在第一时间定性、定量提取滑坡信息,对于防灾、减灾、灾害治理显得尤为重要。因此对滑坡信息提取是一个意义重大的举措。利用遥感技术进行滑坡灾害识别已有多年的历史,近年来,随着卫星技术的发展,所获得的遥感影像分辨率也越来越高,原有面向像元的遥感影像分析方法已经不适于当前的研究及应用需求。随着遥感技术和信息提取技术的不断进步,尤其是面向对象分类方法的出现,提高了滑坡灾害信息识别的准确性和效率。本文以汶川县映秀镇至银杏乡一带为研究对象,并在野外调研考察的基础上,采用多源遥感数据(2008年航空影像,空间分辨率为0.5米、2013年高分一号遥感影像,多光谱分辨率为8米,全色波段分辨率2米),进行图像预处理;利用数字摄影测量技术制作高精度DEM;建立研究区不同尺度的三维可视化场景;在此基础上采用了基于监督分类的支持向量机方法、基于规则的多尺度分割方法、基于三维分析技术对研究区滑坡进行提取,并对滑坡提取结果作精度评定。本次研究所包含的内容及取得的主要研究成果有以下几个方面:(1)在研究区调研过程中从色调、纹理、几何形状等方面分析了滑坡灾害的形态特征和影像特征,建立了滑坡的遥感解译标志。(2)对多源遥感数据进行了数据预处理,将航空影像与融合后的高分一号影像进行精确配准,保证滑坡信息提取的精度和便于不同年份多源遥感影像滑坡提取的对比分析。基于数字摄影测量方法制作高精度的DEM,并编辑DEM。利用DEM校正遥感影像生成DOM、制作三维遥感影像,实现研究区三维可视化。此三维可视化模型能客观真实地反应研究区地形、地貌,将滑坡信息的判读从二维转变成三维立体形式,提高了滑坡提取的精度、速度。(3)在建立了滑坡的遥感解译标志的基础上,选择合理的训练样本,采用支持向量机方法进行了研究区的地物分类。结合野外调研的结果并随机抽取一定数量样本,采用混淆矩阵对分类结果进行评价。(4)在分析了三种影像分割方法、多尺度分割参数的前提下,选择合适的对象属性特征,并设定了滑坡假阳性区域的阀值,最后确定研究区最佳的分割参数。通过多尺度分割提取滑坡个数、面积。包括正确提取滑坡、错分滑坡、漏分滑坡的个数以及面积。采用基于误差分析进行精度评估。(5)采用三维分析进行滑坡提取,基于DEM的三维变化检测着重解决了高程方面的变化。采用研究区震后两期DEM数据进行差值处理,设置DEM差值阈值,对变化检测结果进行统计分析。将检测结果进行三维显示,可直观、地显示变化区域范围。选取研映秀镇六道湾作为典例,采用相应的计算方法,实现滑坡的定量提取。本文分别用三种方式实现了对研究区滑坡由定性到定量的提取,并进行相应的精度评定。基于规则的多尺度分割和基于DEM三维变化分析提取滑坡都取得了比较满意的结果。