地质灾害评价研究是涉及地质、地貌、水文、气象、人类工程活动和社会经济等诸多领域的复杂的多源信息综合分析过程，其数据量大，数据结构复杂，是一个仍在不断发展完善的综合学科。本论文以地质灾害评价为核心，在地质灾害的遥感识别、地质灾害评价因子的调查分析、地质灾害评价模型研究三个方面进行了深入研究，主要的研究成果与认识如下：　　 (1)明确指出了地质灾害评价结果中存在的不确定性来源主要在四个方面：对地质灾害成因的认识；对已有地质灾害信息的利用；评价因子的选择；评价因子的量化。并分析了各方面的不确定性的影响方式及解决办法。　　 (2)在对传统地质灾害评价模型综合分析的基础上，针对经验半经验模型的随机性、定量化不足，而数理统计模型缺乏地学分析的特点，提出了基于单因子曲线拟合与多因子逻辑回归(SFCEMFLR)的地质灾害评价模型的新方法，并通过与传统模型评价结果精度的比较，证实了其可靠性与优越性。　　 (3)首次分析指出了采用有理函数模型RFM在地质灾害多发区影像纠正过程中DEM误差对纠正结果的影响的两个方面及其作用方式。　　 (4)提出了光谱能级匹配多光谱遥感图像的地质灾害信息增强方法。提出了Robert算子、方向算子与原始影像进行融合的地质灾害边缘信息增强方法ORD(Original, Robert and Direction enhanced image)。　　 (5)指出了除利用GIS等工具从现有地质图、地形图等中获取专题信息外，还应该充分挖掘已有的遥感数据，以获取、更新、补充已有的专题信息。　　 (6)指出了传统评价因子筛选方法存在的盲目性，不科学性，提出了基于单因子曲线拟合的评价因子筛选方法具有一定的应用优势。