地震触发型次生地质灾害具有规模大，形成时间短、延续时间长、反复性大等特点，增强了地震的破坏效应，不但加剧了地震灾害的损失程度，而且给抢险救灾和灾后重建造成很大困难。灾后快速获取灾情信息，是把握“黄金救援72小时”迅速组织抗灾救灾工作的基础，具有重要意义。目前地质灾害信息主要使用基于单时相遥感影像的计算机辅助的目视解译方法，计算机自动解译水平还较低。而随着遥感技术在空间、时间分辨率上的提高，遥感数据海量增长，面对灾后海量数据的处理，单纯依靠人工解译在一定程度上限制了灾害信息提取的速度和信息量，不能满足救灾减灾工作的需要。高分辨遥感影像纹理特征丰富，细节信息得到表征，影像地物的尺寸、形状、邻域地物的关系得到更好的反映，对地质灾害解译数量和地质灾害边界的刻画精度越高，更有利于地质灾害信息的解译，将在地质灾害信息提取工作中发挥越来越重要的作用。因此，对基于高分辨率遥感影像的地震触发型次生地质灾害信息快速提取方法进行研究具有重要的社会意义和科学意义。　　 地震触发型次生地质灾害在高分辨率遥感影像上具有显著的光谱、形态、空问组合关系、地形地貌等特征，是次生地质灾害遥感信息提取的理论基础。综合利用影像光谱、纹理、形状、空问关系等多种特征是高分辨率遥感信息提取的发展方向之一;另一方面，交互式的目标提取是计算机视觉领域的研究热点和研究趋势，基于图割理论的交互分割算法能有效解决目标与背景颜色信息相似情况下的图像目标分割问题，实现目标的精确分割。论文分别对基于交互分割算法和基于多特征综合的次生地质灾害信息提取方法进行了研究，并取得了以下成果:　　 (1)首次提出了基于GrabCut分割算法的次生地质灾害遥感信息交互提取方法（Interactive GrabCut Segmentation Method，IGCS方法）。IGCS方法能获得跟目视解译接近的结果，前者所得结果的边界更准确、速度较快、解译结果受解译人员主观因素影响小;　　 (2)为进一步提高次生地质灾害遥感解译的自动化水平，以IGCS方法为基础，借鉴监督分类的思路选择感兴趣区域(ROI)作为前景和背景标记，并对GrabCut分割算法改进，提出了基于监督GrabCut分割的次生地质灾害遥感信息提取方法(Supervised GrabCut Segmentation Method，SGCS方法)。SGCS方法能较好的提取出面积较大的灾害发生区域，获得跟IGCS方法较接近的结果。而面积较小的未能被提取的灾害区域可以使用IGCS方法或目视解译补充提取，因此使用SGCS方法能较大程度的提高解译效率;　　 (3)基于多特征综合的次生地质灾害遥感信息提取方法(Comprehensive Utilize of Multiple Image Features，CUMIF)通过监督分类、形态学重建、DEM与形状曲率使用等方法综合利用了次生地质灾后信息的光谱、空间组合关系、地形和形态等特征信息，用于从灾后高分辨率遥感影像快速获取次生地质灾害灾情信息。通过对基于SVM分类的多特征综合提取方法(CUMIF-SVM)结果与IGCS方法提取结果比较得知，该方法能快速而有效地提取面积较大的次生地质灾害发生区域。　　 (4)在基于多特征综合的次生地质灾害遥感信息提取方法中，监督分类的结果将直接影响最终提取结果。高分辨率遥感影像纹理信息和空间细节信息极为丰富，同时“同物异谱”和“异物同谱”现象也更为严重，而传统监督分类方法只利用了光谱信息，难以获得满意的分类精度。为提高高分辨率遥感影像分类精度，论文对结合空间上下文的分类方法进行研究，提出基于高斯混合模型和Markov随机场模型的分类(GMM-MRF分类)方法。基于GMM-MRF分类的多特征综合方法(CUMIF-GMM-MRF)与CUMIF-SVM方法相比，所提取灾害区域更完整，结果边界更接近IGCS方法所得结果。　　 论文创新点主要表现在四个方面:　　 第一，首次提出了基于GrabCut分割的次生地质灾害遥感信息交互提取(IGCS)方法;　　 第二，改进GrabCut分割算法，提出了基于监督GrabCut分割的次生地质灾害遥感信息提取(SGCS)方法;　　 第三，首次提出了基于多特征综合的地震触发型次生地质灾害信息提取方法;　　 第四，为提高高分辨率遥感影像分类精度，对结合空间上下文的分类方法进行研究，提出了基于高斯混合模型和Markov随机场模型(GMM-MRF)的高分辨率遥感影像分类方法。