近年来我国地震频发,地震发生后,受灾地区急需大量的救灾物资,灾害往往伴随着基础通信设施的瘫痪,救灾指挥中心无法及时获取灾区道路的损毁情况,应急物资的配送往往存在很大的不确定性,严重制约着救灾的及时性和有效性。地震后及时有效的物资配送需要依据准确的道路受损信息进行合理的路径规划方案制定。本文以应急物资车辆路径规划为研究对象,提出一种基于灾区高分辨率遥感图像震害道路损毁情况的提取方法,依据道路损毁情况评估其通行能力,并设计算法实现灾后道路抢修和应急物资配送路径的规划,主要研究内容包括:(1)震害道路泥石流损毁区域提取。提出了一种结合道路边线完整性检测和泥石流区域提取的综合判定方法。通过改进的Canny边缘检测算法检测出图像边缘信息,提出ρ-θ域自适应阈值的Hough检测算法实现道路边线检测,统计边线中断个数及位置。提取大量泥石流图像区域的正负样本,采用线性核的SVM分类器实现对泥石流目标区域的提取。结合泥石流区域位置和道路线中断位置,确定泥石流损毁路段位置及个数,为后续章节的道路损毁模型提供依据。(2)路径规划算法的设计和验证。提出变概率道路阻塞模型和应急物流路径规划模型,利用改进的遗传-蚁群算法来实现模型最优解的寻优,引入基于遗传代数的非均衡适应度函数f来解决遗传算法寻优过程中出现的早熟现象。提出基于牛顿冷却模型的快衰落信息素挥发因子ρ,使后期相近较优解能较快被筛选出来,加快算法收敛速度,仿真验证算法对于实际震后应急物流路径规划具有一定的现实指导意义。(3)关键道路抢修及物资配送优化。针对震后路网特点,建立道路抢修与应急物资配送双重优化模型,提出基于距离矩阵的变邻域搜索算法对模型进行求解,通过对邻域结构的设计,解决算法陷入局部最优问题。