我国山区面积广大,在人为因素、地质构造运动及降雨等作用下,滑坡灾害频繁发生。滑坡灾害常常会导致村庄的掩埋、交通的中断、农田的损毁等,给人们的生命财产造成巨大损失。据统计,我国每年因滑坡灾害造成的经济损失达十亿以上。快速地发现和提取滑坡信息,对滑坡灾害的防灾减灾极其重要。遥感技术在数据获取上具有覆盖范围广、时效性强、信息量大、成本低等特点,随着高分辨率、高光谱等遥感技术的发展,通过遥感技术获取滑坡信息已进入了一个全新的阶段。传统的滑坡提取方法主要是通过野外现场调查和人工目视解译对灾害信息进行识别和分类,该方法信息提取过程的周期长,分类的精度低,成本高。面向像元的方法可以实现滑坡信息的快速提取,在中低分辨率的影像中得到了广泛应用,然而该方法在高分辨率影像中提取滑坡信息时会出现“椒盐”效应。面向对象的方法将具有相似特征的像元合并为一个对象,可以有效地避免面向像元方法的“椒盐”效应,提高分类的精度。本文以宝兴县蜂桶寨为研究区,基于DEM和高分一号影像数据,采用面向对象和基于像元的方法进行滑坡信息的提取和分类,取得的主要成果有:(1)针对于研究区域滑坡发生的特征,提出了一种基于植被指数(NDVI)、土壤亮度指数(NDSI)、第一主成分(PC1)信息的快速、高效的滑坡信息提取的思路,分别从面向像元和基于对象两种方法进行了验证。实验证明,面向对象方法成功的避免了高分辨率遥感影像由于单个像元光谱异质性大所产生的“椒盐”效应,使得提取的结果更加科学可靠,效果更好,精度更高。(2)采用面向对象的方法进行了滑坡信息的提取,提取结果表明面向对象的提取方法有着较高的分类精度(Kappa系数88%)。本文利用多尺度分割思想,按照分割尺度的大小建立了不同的图层,根据每一层的特征提取不同的地物类别,分析其光谱、纹理、上下文关系等特征,建立滑坡信息提取的规则,最后提取出了滑坡信息。(3)采用面向对象的方法提取出了45个滑坡体。这些滑坡体主要集中在研究区域的西南方向,长宽比在1-2.5,高程在1500-2500米,坡度在35-55度。(4)针对于提取滑坡元数据量大、结构复杂、种类繁多等特点,本文提出了DOA下的滑坡元数据管理模式,完成了滑坡元数据的注册,为后续的研究打下基础。