地震危害大，自古以来，不断造成巨大的人员伤亡和经济损失。地震发生频繁，不可避免，而倒塌房屋造成的危害在地震中最为明显。传统的震灾害信息获取主要依靠实地勘测和现场调查，尽管这种获取方式准确、可靠，但存在很多不足:耗时多;需要大量人力、物力作支撑;获取的信息表达不直观。目前，随着遥感技术的发展，遥感经历了从粗到细到精的过程，数据多样化，分辨率越来越高。遥感影像获取和技术手段日益成熟，遥感倒塌建筑物提取具有较大发展潜力。　　近年来，随着形态学在图像处理方面的发展，形态学渐渐被用于建筑物的提取，形态学对建筑物内部破碎区域修复具有很好的效果;随着航拍技术的日益成熟，航拍数据被广泛用于倒塌建筑物的提取中。本文基于形态学和分类结合的航拍等高分影像的倒塌建筑物提取研究，做了以下工作，取得了如下成果。　　(1)实验数据采用预处理的航片影像，对影像进行了开运算、闭运算、膨胀和腐蚀等形态学运算，并对结果进行比较分析，结果表明闭运算对于影像增强效果较好，且随着结构元素的变大，增强效果越强。　　(2)对影像进行了角二阶矩、对比度、熵和相关性特征值的纹理提取，获得了4种特征值的影像图。　　(3)对形态学增强后的影像和形态学增强前的影像分别进行了BP分类，包括解译标志建立、网络结构设计和样本训练及精度评价等。对比分析，结合形态学和BP分类的方法，提取的倒塌建筑物比较完整，破碎度小。　　(4)在Matlab平台实现系统开发并与最大似然分类和ISODATA分类结果对比分析，结果表明，该方法比传统分类方法，精度更高，对于滤除细小噪声具有良好的效果，该方法具有较好的可行性和有效性。