随着遥感技术的快速发展、遥感平台的增加、高分辨率商业遥感卫星的成功发射和运行、图像成本的不断降低,遥感技术己为地震灾害调查、震害损失评估提供了一种快速、高效的手段和方法,同时也为救灾、减灾决策提供了重要的基础信息,国内外学者们在这方面做了大量的探讨和试验性研究,并取得了许多具有实用价值的成果。但是总体上来讲,应用层次还比较低。航空遥感震害调查技术过多地停留在人工目视解译的层面上,周期长,效率低,而且成本较高。传统面向像元的分类方法在对高分辨率遥感影像进行分类时,存在着不能充分利用影像信息、分类精度低、速度慢等局限性。面向对象的分类方法根据影像对象的影像特征如光谱、纹理、形状和上下文等信息进行分类,具有更高的分类精度,因此本文提出面向对象的高空间分辨率遥感影像震害建筑物信息提取方法。研究工作和成果如下:1)遥感影像的多尺度分割技术的研究与实现。在分析各种影像分割算法的基础上,主要实现了对影像对象尺度空间的构建,形成多尺度层的影像对象网状结构,同时,对多尺度分割策略进行了分析总结。2)影像对象的特征分析的研究。在描述影像对象地理实体特征的基础上,研究并建立了影像对象的光谱、纹理、形状等各地学特征的数字量化表达模型;分析了影像对象的特征选择。3)面向对象的遥感影像分类技术的研究与实现。分析了模糊分类原理,通过构建基于知识的模糊系统,并将该系统引入面向对象的遥感影像分类中,从而达到提高分类精度的目的,为地物的分类提供更多的依据。4)通过分析高分辨率遥感影像震害建筑物的二次特征,提出了一种基于震后单时相的面向对象的高分辨率遥感影像震害建筑物的识别与分类方法,间接提取震害建筑物信息。试验结果表明,面向对象的分类方法应用于建筑物震害信息提取较传统分类方法有更高的精度。