长江三峡库区地处我国中南山区，地少人密，水网密布，地质构造复杂，是我国地质灾害的重灾区之一。传统的地质灾害危险性评价信息获取手段多以人工方式为主，耗时耗力，时效性差，一致性也难以保障。遥感监测具有调查面积广、时效性强、一致性好等优势，使大范围的对地监测成为可能。在我国近年几次重大的地质灾害调查中，遥感技术均发挥出了巨大的优势。地质灾害的发生往往由降雨等恶劣天气所诱发，而在此类天气条件下，光学传感器常常无法工作，严重限制了其在地质灾害监测、勘察、救灾调度等方面的应用。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种能够全天时、全天候、远距离提供高分辨率雷达影像的成像雷达，与光学数据优势互补，在多云雾地区地质灾害防治与应急中发挥着不可或缺的作用。本文以湖北省秭归县这一地质灾害多发区域作为研究区域，选择SAR遥感数据作为研究的基础数据，通过深入分析SAR成像机理和数据特征，完成SAR数据的模拟和正射校正，最终给出了以SAR数据为主的、多源遥感数据集成的秭归县地质灾害危险性评价模型。主要工作包括：第一，详细分析了SAR成像原理及其特殊的图像几何特征，逐一判断不同几何畸变的产生条件，并对比了其与光学影像在成像机理和几何特征上的不同之处，为后续SAR影像的正射校正提供理论基础；第二，对距离——多普勒（R-D）算法进行了详细推导，从秭归地区的ENVISAT ASAR元数据中提取所需参数，研究了SAR数据的模拟过程、编写了相应的程序，并基于R-D模型进行了SAR图像模拟；第三，提出了一种新的判断SAR影像叠掩的方法。分析了基于模拟影像进行SAR正射校正的方法和流程，在此基础上完成了秭归地区ENVISATASAR影像的正射校正，并对校正精度进行了分析；第四，在分析地表粗糙程度与地质灾害相关性的基础上，研究了由SAR数据提取地表粗糙度的方法。以秭归县为研究区域，采用ASAR数据和环境星多光谱数据作为数据源，分别提取了地形地貌类和环境类两类因子，分析了各因子的致灾特性，设计了基于信息量法的地质灾害危险性评价模型，最终完成了秭归县地质灾害危险性评价。