海洋是全球生命系统组成中的重要成分。随着全球科技的进步以及工业化发展的扩大,大量的污染物被排放到海洋中,给海洋环境带来了致命的损害。溢油污染则是众多海洋污染中的一员,因此对溢油事故造成损失进行综合评估具有重要意义。海洋溢油综合损失一般分为清污费用、社会经济损失和自然环境危害三部分。传统的评估方法需要对这三部分进行单独评估,然后相互叠加形成综合损失评估结果,这导致评估过程繁杂,评估周期漫长。同时传统评估需要大量因子参与计算,这些因子中部分难以计算或难以量化,造成最终结果具有不确定性。因此传统评估方法的可操作性和实际应用受到极大限制。本文基于“国际溢油污染与赔偿基金”(The International Oil Pollution Compensation Funds, IOPCF)中的历史溢油案例数据库,对数据库里的历史数据进行多元回归分析,探讨溢油综合损失,溢油特征信息以及自然环境特征信息之间的内在关系。通过对比不同影响因子的组合,结合显著性检验和拟合优度检验,确立了以溢油量—海风—距海岸距离为自变量的多元回归模型,建立相应的多元回归方程并应用于溢油综合损失评估,最后以蓬莱19-3溢油事故作为案例,进行了溢油综合损失的评估应用。本文主要研究内容及结论如下：1.溢油厚度提取采用修正的Fay溢油扩展模型。该模型提取精度在90%以上,适用于此次溢油事故中的溢油厚度提取；2.采用SAR影像作为数据源,结合纹理分析进行溢油识别,并通过神经网络分类法进行溢油面积提取。在纹理分析过程中,探讨了不同参数对溢油面积提取结果的影响。通过对比确定了对比度、非相似性、角二阶矩和相关作为纹理特征组合,21×21作为窗口尺寸,3作为像素间距,0°作为相关与角二阶矩的纹理特征统计量的角度,45°作为非相似性的纹理特征统计量的角度,135°作为对比度的纹理特征统计量的角度；3.基于历史溢油事故案例数据的分析,建立溢油综合损失与溢油量、海面风速、距海岸距离之间的关系。将基于遥感提取的蓬莱19-3溢油事故的特征信息输入到建立的回归方程中,估算出了此次事故损失大约为5.08亿元人民币。