2008年5月12日，汶川八级地震，使得西南山区山河改观，除了地震直接造成了重大人员伤亡和财产损失，震后的次生地质灾害继续威胁着人们的生产和生活。随着高分辨率遥感影像的使用，遥感技术在地质灾害方面得到了广泛的应用。　　对地质灾害信息进行研究，尤其是大范围、区域性的研究，已经离不开遥感影像的使用。首先，就是地质灾害解译工作，目前基本上都是基于人工目视解译的方法，其结果较为准确，但耗时长，效率低，受解译人员主观影响很大;计算机自动提取技术有两种:基于像元的提取方法和基于面向对象的提取方法，前者在处理高分辨率影像时，常常会有“异物同谱”、“同物异谱”的问题，以及椒盐效应的出现，因此本文采用基于面向对象的自动提取技术，对震区地质灾害信息进行提取研究。主要内容有:图层选择、多尺度分割、提取层次建立、特征选择、规则建立，最后完成提取。其中，特征选择是关键，选用多个光谱特征、形状特征、纹理特征，经过阈值调整，建立了地质灾害提取规则，并选用隶属度函数模糊分类的方法，最终创新性的建立了一套适合震区的地质灾害信息提取方法。　　通过对研究区高分辨率影像的研究和野外调研工作，对震区崩塌、滑坡分别建立室内目视解译标志和特征，对震区地质灾害体进行目视解译工作，同样完成了信息提取。通过面向对象自动提取技术与目视解译方法的对比分析，两者解译出的崩滑体面积重叠度高达86.27％，但也存在不同，对比分析得出以下几点结论:自动提取耗时大大缩短，极大的提高了工作效率;自动提取更为客观，减少人为主观因素影响;自动提取结果崩滑体边界锯齿状明显，而目视解译的边界更为人们接受;自动提取对研究区阳坡处的崩滑体提取较为准确，而阴坡提取效果较差，目视解译不存在这样的问题。在实际工作中，建议先采用自动提取的方法进行提取，之后进行基于专家知识的目视解译修改，两者相结合，取各自优点。　　根据提取出来的大量地质灾害数据，对其进行特征研究，首先对其类型进行研究，包括崩塌、滑坡、泥石流，对重点区进行研究，将崩塌分为:震裂型崩塌、剥蚀型崩塌、侵蚀型崩塌三类，滑坡分为土质滑坡和岩质滑坡两类，其次是地质灾害的规模，通过遥感解译和对重点区调查发现，在重点区，震后崩塌灾害共2067处，其中小型崩塌779处，中型崩塌1015处，大型崩塌261处，特大型12处;滑坡灾害共717处，其中小型滑坡535处，中型滑坡162处，大型滑坡20处。最后，对崩滑体的分布与控制因素进行分析研究，将研究区崩塌、滑坡分别叠加在影响和控制其分布规律的五个主要因子上，包括断层、高程、坡度、坡向和水系，分别进行分析，得出其分布有以下几个特点:主要分布在距发震断层8km内、高程1500m到2500m分布面积最大，坡度在40°到80°之间面积和密度最大，坡向上SE方向最多，距水系400m内最多;崩塌和滑坡分布又存在着一定的区别，特别是在坡度上的区别，公路沿线崩滑体对行人和公路安全造成直接威胁，位于泥石流沟内的崩滑体将会为泥石流的暴发提供充足物源。