滑坡作为我国一种多发的地质灾害,每年造成众多人员伤亡和大量财产损失。鉴于滑坡灾害的严峻形势及其带来的巨大损失,调查、识别出滑坡的具体分布范围,是进一步研究滑坡这一问题的基础。在甘肃省陇南市武都段白龙江流域,滑坡就属于其中一项频繁发生的地质灾害。本文针对该区域的滑坡灾害的识别为研究内容。本文使用了ZY-3影像和Landsat8OLI影像作为遥感数据,采用面向对象的影像分割技术和多尺度分割方法,通过对ZY-3影像分割,生成100,150两个尺度的影像对象,以分割后的对象代替以往以像元为基本的识别单元,作为滑坡识别的基本单元。随后选取了光谱、形状、遥感指数等遥感特征,选择了高度、坡度、平均曲率、距离沟道长度等作为地形特征,总计共19个特征,建立了识别滑坡的特征集。随后使用支持向量机,对采用线性、多项式和RBF核函数在两种尺度下进行了滑坡识别模型的建立,随后对研究区内的滑坡进行了识别,并对识别结果进行了特征间的方差分析。识别结果表明：1)、不同的分割尺度对滑坡的识别是有影响的,识别的总体范围上相近,局部有一定的差异；2)、采用不同核函数的支持向量机在识别精度上有所差异,其中采用RBF核函数的识别精度最好；3)、采用面向对象的分割技术结合支持向量机,对研究区内滑坡识别精度总体达到了70%上以；4)、对识别结果特征间的方差分析表明,选取的特征在滑坡和非滑坡上具有显著的差异。