地震是人类不可避免的一项自然灾害，对经济、环境和人类本身都会造成巨大的破坏。我国的地震活动分布广、频率高、震源浅、强度大，而建筑物抗震能力较弱，一旦发生灾害性地震，其损失将是巨大的。因此，我们有必要采取一切有用的技术手段并结合有效的灾害管理来将地震造成的人员伤亡、经济损失和环境破坏降到最低点。对于地震灾害的调查，长期以来主要是依靠人工实地勘察，这种方法工作量大、时间长且效率低，难以满足震后快速评估的要求。遥感技术是20世纪60年代兴起的一门空间探测技术，在地震灾害评估方面为我们提供了很大的帮助。随着Quickbird和Ikonos等高分辨率商业遥感卫星的发射，遥感影像的分辨率已经可以达到米级，这就为利用遥感进行震后建筑物损失的评估提供了更大的方便，因为倒塌房屋在高分辨率遥感影像上己经可以比较清楚的分辨出来。 本文利用福卫-2号高分辨率遥感影像对汉川地震后的北川县进行了研究，结合震害影像提取的具体目的，对影像首先进行了几何纠正、图像增强和灰度匹配等预处理。在几何纠正中，纠正点应该选取那些没有受到地震影像的区域，主要选取道路交叉处的角点和未发生变化的房屋的角点，并且尽量让点均匀分布在建筑物区域，使用二次多项式纠正，以震前影像为基准，对震后影像进行纠正;在图像增强时，通过分析认为不能对原图像进行非线性增强，而只能进行线性增强，才会保持图像原有的差异，从而真实地反映出地震产生的变化信息;在灰度匹配时，研究发现灰度变化主要由两部分原因造成，一为由于天气、太阳高度角、影像接收时间等条件的不同产生的，二为由地震灾害产生的，在进行灰度匹配时，第一部分的影响要消除，第二部分的影响是变化检测时所需要，不能消除，所以不能直接对影像进行直方图匹配，本文尝试基于影像中某些在震前震后没有受到地震影响的区域的灰度平均值的差值来进行匹配。在对影像进行了相关预处理以后，利用两幅影像的灰度特征，分别通过基于单像素和邻域的变化检测方法提取出发生破坏的建筑物，并对这两种方法进行了比较，结果表明基于邻域的变化检测精度明显优于基于单像素的变化检测精度。本文在进行震后房屋分类时，将房屋分为两类:一为完好房屋，可以适宜人员居住;一为破坏房屋(包括破坏、严重破坏和完全倒塌)，这类房屋不适合人员居住。在进行变化检测时，闭值的选择是一个非常重要的问题，闽值选择过大，将会检测不出那些破坏不太严重的建筑物，闭值选择过小，又会将那些并没有发生破坏的建筑物提取出来，从而影响结果精度。