地震是自然界中对人类的生命和财产伤害最大的灾害。地震发生后,快速获取灾害的损毁区域位置、受灾面积、受灾比例和损毁程度等信息可以为应急响应和救援提供重要决策支持,也为政府部门进行震后重建提供重要的决策依据。遥感技术属于非接触式探测方式,具有重访周期短,探测范围大和成本低廉等特点,为地震灾害的检测与评估提供了一种有利的手段,因此震后利用遥感技术进行损毁信息提取和定量精细评估有一定的实际意义。为此,本文从震后应急响应和救援以及重建两个应用角度出发尝试探索利用多视航空影像进行建筑物损毁的检测和损毁等级的判定。论文的主要研究工作内容可以概括为如下几个方面:(1)针对建筑物作为立体地物目标的损毁形式具有复杂多样性,本文研究了 EMS-98标准和建筑物不同的损毁形式在遥感影像中的表现特征,建立了用于描述建筑物损毁程度的多维损毁因子。本文给出了每个损毁因子的特征描述,并为损毁因子建立了数学表达模型,这为建筑物的多级损毁检测和判定提供了良好的理论基础。(2)针对震后应急响应和救援工作的需要,本文提出了一种基于语义场景变化的建筑物损毁区域的检测方法。该方法将场景变化的思想应用到建筑物损毁检测中,将灾害前后的场景变化和损毁信息利用视觉词袋模型进行统一的编码,并利用SVM分类器区分属于损毁的变化场景和非损毁的变化场景。与传统基于变化检测的建筑物损毁检测方法相比,该方法具有较好的自适应性和检测精度,为震后应急响应和救援信息的支撑提供了一种有效的解决方案。(3)针对EMS-98标准中建筑物的轻度和中度损毁中涉及到建筑物顶面损毁检测的问题,本文提出了一种基于视觉词袋模型的建筑物顶面损毁区域的检测方法。该方法首先利用超像素分割将建筑物顶面分为若干个同质区域,然后利用视觉词袋模型将分割的超像素区域赋予的语义信息,最后利用SVM分类器区分损毁区域和非损毁区域,从而达到对建筑物顶面损毁区域检测的目的。该方法经过测试具有较好的检测精度和效率,为建筑物的精确多级损毁检测提供了技术支撑。(4)针对EMS-98标准中建筑物的轻度和中度损毁中涉及到建筑物立面损毁检测的问题,本文提出了一种基于局部对称性和基尼系数的建筑物立面损毁检测方法。该方法根据立面两个重要特征:其表面元素(门和窗等)的局部对称性和元素整齐均匀的排布特征,利用局部对称特征检测立面表面元素的局部特征点,利用基尼系数检测立面对称点的分布情况,从而达到建筑物立面损毁检测的目的。该方法经过测试具有较好的检测精度和效率,为建筑物的精确多级损毁检测提供了技术支撑。(5)针对震后重建工作需要获取建筑物损毁程度的详细信息,本文提出了一种利用多视航空影像对建筑物进行全方位的多级损毁检测的框架。该方法以震前建筑物的基础地理信息数据和震后的多视航空影像为数据源,利用多视航空影像生成三维点云的三维特征融合影像的二维特征构建多维的损毁因子,并利用模糊神经网络对建筑物损毁等级进行判定。该方法经过实验表明,与传统的建筑物损毁检测方法相比,本文提出的检测框架获取到了更加全面的损毁特征,以及更加全面和精确的损毁等级。