滑坡是一种危害性巨大的自然地质灾害,尤其是地震次生的滑坡影响范围大且发生突然,其持续发生甚至会阻断救援路线及现场勘察,此时利用遥感技术进行灾害的快速定位和评估十分重要。然而,遥感影像数据量大、更新快,为提高灾害定位的效率、部分替代繁冗的人工判读、实现自动定位和计算滑坡的灾害范围,需要研究滑坡快速识别和信息提取的方法。本文利用多光谱遥感影像,基于光谱分析方法,得到了基于像素通道值的滑坡识别指数运算表达式,提出了一种基于光谱特征的滑坡识别方法。该方法计算简便快速,经过实验区的试用,可得出具有高识别率和较高准确率的分类结果。通过进一步的图像平滑、边界提取和图像融合,可以为滑坡定位、灾害规模估算等分析处理提供可参考的信息。本文选取汶川地震中受灾严重的北川县城作为实验区,利用中巴卫星的多光谱遥感数据进行了滑坡识别方法的实验,得到了一批自动识别提取的滑坡信息。将信息与人工判读的结果进行了比对,对算法进行了调整和改进,对方法的有效性进行了验证。基于以上算法,本文将以上方法结合软件开发和数字图像处理技术,遵循软件开发流程,设计并实现了一个基于遥感影像的滑坡信息提取软件。该软件采用IDL开发平台,除核心功能外还实现了对识别结果的后处理,实现了在遥感影像上的滑坡边界标示;设计开发了基本的用户界面,并完成了C#对该软件的调用接口,使该软件成为地震区域滑坡危险性自动分析系统中的一个模块。经过全面的测试工作,本文开发的基于遥感影像的滑坡信息提取软件稳定性良好,能够有效识别滑坡,并以两种方法进行滑坡边界提取,滑坡的识别率和准确率均良好,滑坡边界清晰完整,有利于研究人员对滑坡位置和面积的计算,但需在下一步工作中加入对易混地物的识别以与滑坡更好地区分。此外,通过高程数字模型与遥感影像的融合,软件可以将遥感影像三维可视化,达到仿真的效果,呈现出真实的地貌情况,有助于研究人员对滑坡识别的结果进行更直观的校验和评估。