我国属于自然灾害多发国家,道路在自然灾害中极易受到损毁。道路作为人民生产生活的基础设施及灾后救援的生命线起着十分重要的作用。目前道路的灾害信息获取主要通过人工巡检方式来完成,但人工方式周期比较长,灾后调查人员安全得不到保障。随着我国遥感技术的快速发展和国家对军民融合发展政策的支持,高分辨率遥感影像在国民生产生活中的应用日益普及。相较于中低分辨率遥感影像,高分辨率遥感具有覆盖范围广、时效性强等特点,在无需人员亲临现场的前提下,可以获取非常丰富的地面物体信息。因此高分辨率遥感技术可以作为道路灾后信息的获取及灾后评估的重要手段,如何有效的利用高分辨率遥感影像进行道路灾害的监测具有重要的研究意义和应用价值。本文首先研究了海量高分辨率遥感影像的存储技术,并在此基础上研究了道路灾害监测的关键算法即变化检测技术,利用多时相高分辨率遥感影像对道路及周边设施进行监测,以达到对道路灾害预警及灾后评估的目的。其中变化检测算法是道路灾害信息获取的关键技术,当前遥感影像变化检测算法可以划分为基于像素的方法和基于对象的方法。其中基于像素的变化检测方法在应用于高分辨率遥感影像时,多时相遥感影像的预处理误差以及其他噪声干扰导致时相间像素不对应,进而影像变化检测精度。面向对象的变化检测算法首先将多时相遥感影像划分为对象或图斑,然后以对象为主要单位进行变化检测,但该方法需要考虑多时相遥感影像间光谱不一致等情况。本文基于多时相高分辨率遥感影像,研究道路灾害监测的关键技术,并研发了一套道路灾害监测的应用系统。本文的工作包括如下几个方面:(1)研究了海量高分辨率遥感影像的存储技术,引入了分布式缓存技术并研究了遥感数据存储性能的提升技术,减少了遥感数据处理流程的运行时间,为海量高分辨率遥感影像在道路灾害监测中的应用准备了数据存储及快速检索的技术基础。(2)研究了独立成分分析在变化检测中的应用,并将阻尼牛顿法引入快速独立成分分析算法,用以解决当初始点选取远离最优解时算法可能无法收敛的问题。该方法在牛顿迭代方向上新加入了额外的搜索,使得算法的收敛性得到了改善。在ICA的变化图像基础上使用阈值分割得到最终的变化结果,通过实验对比发现,改进的方法能更准确地检测出变化信息。(3)针对高分辨率遥感影像变化检测容易受到配准等预处理误差及其他噪声干扰的问题,引入了自适应空间,研究了结合自适应空间和条件随机场的高分辨率遥感影像变化检测技术,能够一定程度消除多时相高分遥感影像间配准误差对变化检测的影响。(4)针对多时相间影像光谱信息不一致而导致变化检测精度不高的问题,研究了首先对高分遥感影像进行超像素分割,然后再结合条件随机场模型确定变化区域的变化检测技术。实验表明,该方法能较好地适应多时相影像间光谱信息不一致的情况,对于同一地区不同季节的遥感影像,也可以较好地进行变化检测,同时该方法也可以较好地保护边界。(5)在变化检测算法的基础上研究了基于高分辨率遥感影像道路灾害的识别及评估模型。道路灾害识别以道路基础数据为引导,将道路损毁等级按轻重程度分级。在此基础上开发了道路灾害监测系统,系统能根据遥感影像自动判别道路及周边的变化情况,并生成报告与专题图。