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快速准确获取地震诱发滑坡灾害分布规律,分析评价灾区未来发生滑坡的危险性,对于震后救援救灾、灾区重建及防震减灾具有重要指导意义。论文以2017年8月8日九寨沟地震为研究案例,基于面向对象的图像分析方法获取震后滑坡分布规律;引入InSAR技术提取的地表同震形变因子,构建了主客观相结合的AHP-信息量评价模型,实现了研究区滑坡易发性评价。主要工作及研究结论如下:(1)基于D-InSAR技术的震区地表形变信息提取。由于卫星不同视线向成像几何及发震断层的运动特点,研究采用了综合升轨和降轨SAR数据获取震后地表形变的方法,其中利用降轨数据获取的地表沿LOS向最大抬升15cm,最大沉降9cm,而升轨数据LOS向主要以沉降为主,最大沉降22cm。综合不同视线向InSAR获取的形变结果,确定地震诱发滑坡分布范围,并将其作为地震扰动烈度因子引入到滑坡易发性评价体系中。(2)基于NDVI差值变化检测的面向对象震后滑坡信息识别方法研究。利用地震前后两期光学遥感影像计算差值NDVI数据,参考地表坡度及InSAR技术获取的地表形变信息,根据构建的滑坡信息分类提取规则,采用面向对象的方法实现了滑坡信息的准确识别。提取结果表明,此次地震共触发了800余条滑坡记录,滑坡总面积11.96 km2,影响范围约625km2。通过与其他研究成果对比分析,验证了论文提取滑坡信息的准确和完整性。(3)地震滑坡易发性敏感因子研究。论文除了选取坡度、坡向、高程、道路、水系、断裂常用的滑坡影响因子,同时将InSAR地表形变作为一项敏感因子引入到了滑坡易发性评价模型中。统计表明,研究区滑坡体主要分布在海拔2900-3100m范围内;发生在地表坡度大于40°的滑坡体,占研究区滑坡总面积的86.78%;坡向是最不敏感的因子,但相比较而言,滑坡发生在东和东北方向上的面积最大;在地表形变上,滑坡主要分布于形变值大于10cm的区域;整体上,随着距离道路、水系、断裂越近,滑坡体分布密度逐渐增加。(4)基于GIS的震后滑坡易发性评价。论文根据选取的7个滑坡易发性敏感因子,构建了主客观相结合的AHP-信息量模型,将整个研究区划分为极高、高、中、低、极低易发区五个等级,实现了该地区震后滑坡易发性评价分区。结果表明,引入地表形变因子的评价模型(AUC值为0.918)优于无地表形变因子的评价模型(AUC值为0.817),表明论文引入InSAR地表形变因子建立评价模型的有效性;此外,极高和高易发性滑坡区域主要分布于V型峡谷地带,沿区域内几条主要公路和水系的附近分布,中易发性以上等级的区域占研究区总面积的63.2%。上述易发性评价成果为九寨沟地震灾区滑坡灾害防治提供了技术支持。