强降雨所引发的滑坡地质灾害具有突发性和即雨即滑的特点。由于受到灾期天气、地形等条件的限制,传统人工调查难以在第一时间开展,无法满足救灾分秒必争的需求。多源遥感数据弥补了单一传感器的缺陷,依靠其大范围、长时序、全天候实时成像等优势,可快速地提取研究区域各类评价因子。以此为基础,依靠GIS平台统计工具及信息量模型对各类评价因子进行分析得出综合评价结果,为救灾规划和防灾措施的制定提供及时的数据支持。本文依托国家重点研发计划项目环境要素应急与监测的耦合应用示范支持,将国产卫星数据应用到海外示范区。以斯里兰卡2017年5月的滑坡地质灾害为研究对象,通过GF-3、Sentinel、Landsat和MODIS系列卫星收集的多源遥感影像数据,提取了研究区域多种评价因子信息并引用GIS平台的信息量模型对研究区域滑坡地质灾害做出易发性评价,研究成果如下:(1)介绍了多源遥感数据在滑坡地质灾害研究中相较于传统人工调查的优势。详述了本文收集的研究区域各卫星数据的特点,建立了多源影像数据的一整套归一化预处理流程。多源数据的集合弥补了单一传感器的缺陷,可在第一时间提取到研究区域的各类评价因子数据。(2)由于灾期多以极端天气为主难以获取到光学影像。本文依靠GF-3微波遥感影像全天候多极化的优势,以地质调查局的资料结合微波遥感影像成像特点建立了滑坡解译标志。并以Sentinel-2光学影像作为辅助,对研究区域滑坡灾害点进行遥感解译。共解译出滑坡灾害点408个,并统计了其规模大小。(3)通过分析滑坡灾害的形成机理结合研究区域的环境特征,建立了研究区域滑坡灾害易发性评价指标体系。根据指标体系选取了对滑坡形成影响较大的8种评价因子,综合利用各卫星的多源遥感影像数据对通过指标体系选取的8种评价因子进行提取和量化。(4)统计解译结果中部分灾害点像元数和密度与各评价因子图层的相关性。引入GIS信息量模型计算各评价因子的信息量值并叠加生成研究区域综合信息量值。利用自然断点法对综合信息量值进行重分类生成研究区域滑坡灾害易发性区划。评价结果发现中高易发区多按山脊发布呈现出条带状,其形成与地形、植被类型、土壤类别的关系较大。将区划结果与未参与分析灾害点进行叠加统计,其中位于中高易发区的灾害点占比97.53%与地质灾害点分布情况基本吻合,具有一定的利用价值。