2008年5月12日,汶川八级地震,使得西南山区山河改观,除了地震直接造成了重大人员伤亡和财产损失,震后的次生地质灾害继续威胁着人们的生产和生活。随着高分辨率遥感影像的使用,遥感技术在地质灾害方面得到了广泛的应用。对地质灾害信息进行研究,尤其是大范围、区域性的研究,已经离不开遥感影像的使用。首先,就是地质灾害解译工作,目前基本上都是基于人工目视解译的方法,其结果较为准确,但耗时长,效率低,受解译人员主观影响很大;计算机自动提取技术有两种:基于像元的提取方法和基于面向对象的提取方法,前者在处理高分辨率影像时,常常会有“异物同谱”、“同物异谱”的问题,以及椒盐效应的出现,因此本文采用基于面向对象的自动提取技术,对震区地质灾害信息进行提取研究。主要内容有:图层选择、多尺度分割、提取层次建立、特征选择、规则建立,最后完成提取。其中,特征选择是关键,选用多个光谱特征、形状特征、纹理特征,经过阈值调整,建立了地质灾害提取规则,并选用隶属度函数模糊分类的方法,最终创新性的建立了一套适合震区的地质灾害信息提取方法。通过对研究区高分辨率影像的研究和野外调研工作,对震区崩塌、滑坡分别建立室内目视解译标志和特征,对震区地质灾害体进行目视解译工作,同样完成了信息提取。通过面向对象自动提取技术与目视解译方法的对比分析,两者解译出的崩滑体面积重叠度高达86.27%,但也存在不同,对比分析得出以下几点结论:自动提取耗时大大缩短,极大的提高了工作效率;自动提取更为客观,减少人为主观因素影响;自动提取结果崩滑体边界锯齿状明显,而目视解译的边界更为人们接受;自动提取对研究区阳坡处的崩滑体提取较为准确,而阴坡提取效果较差,目视解译不存在这样的问题。在实际工作中,建议先采用自动提取的方法进行提取,之后进行基于专家知识的目视解译修改,两者相结合,取各自优点。根据提取出来的大量地质灾害数据,对其进行特征研究,首先对其类型进行研究,包括崩塌、滑坡、泥石流,对重点区进行研究,将崩塌分为:震裂型崩塌、剥蚀型崩塌、侵蚀型崩塌三类,滑坡分为土质滑坡和岩质滑坡两类,其次是地质灾害的规模,通过遥感解译和对重点区调查发现,在重点区,震后崩塌灾害共2067处,其中小型崩塌779处,中型崩塌1015处,大型崩塌261处,特大型12处;滑坡灾害共717处,其中小型滑坡535处,中型滑坡162处,大型滑坡20处。最后,对崩滑体的分布与控制因素进行分析研究,将研究区崩塌、滑坡分别叠加在影响和控制其分布规律的五个主要因子上,包括断层、高程、坡度、坡向和水系,分别进行分析,得出其分布有以下几个特点:主要分布在距发震断层8km内、高程1500m到2500m分布面积最大,坡度在40°到80°之间面积和密度最大,坡向上SE方向最多,距水系400m内最多;崩塌和滑坡分布又存在着一定的区别,特别是在坡度上的区别,公路沿线崩滑体对行人和公路安全造成直接威胁,位于泥石流沟内的崩滑体将会为泥石流的暴发提供充足物源。