( 一) 地震灾害的分类
根据地震灾害的成因，地震灾害可分为直接灾害、次生灾害和间接灾害三种 ( 谢礼立等，1988; 肖承邺，1992; 王劲峰，1995) 。
1. 直接灾害
直接灾害是指因强烈地震和地面破坏作用引起的建筑物结构破坏、倒塌及城市生命线系统的损毁，是造成人员伤亡和经济损失的最直接原因。城市生命线系统主要包括供水系统、供电系统、供气系统、通信系统及交通系统，地震后城市生命线系统的破坏将严重影响震后居民的正常生活，给地震后的应急救援和恢复重建工作带来障碍，同时城市生命线系统的破坏也容易引起一些次生灾害的发生，从而造成极大的经济损失。汶川地震震级高、震源浅，在广泛的范围内造成了极为严重的生命、财产损失和生态灾难，引发的直接灾害有房屋建筑、工程设施、道路桥梁等损毁。汶川地震中，14 个县 ( 市) 的道路受到了极大破坏，其中包括都汶公路、213 国道、105 国道、210 国道等主要道路以及一些省道和县道 ( 图4 －17) 。图4 －18 和图4 －19 显示的是地震前和地震后北川县西城的景象，地震前的北川县西城一片繁荣景象，有近 50 栋高楼，地震后几乎成为一片废墟，建筑物倒塌、损毁情况严重，只有几座孤零零的楼房未倒。
图 4 －17 汶川地震中国道 213 公路破坏情况
图 4 －18 地震前繁华的北川县西城
图 4 －19 地震后的北川县西城
2. 次生灾害
地震的次生灾害是指因地面震动或地面破坏作用造成的泥石流、崩塌、滑坡和碎屑流、堰塞湖等地质灾害。根据形态、分布位置、斜坡、沟谷和水系特征，汶川地震的泥石流可分为坡面泥石流和沟谷泥石流，坡面泥石流是汶川地震中分布最为广泛的地质灾害类型。
图 4 －20 反映出了上述的几种次生地质灾害。
图 4 －20 几种典型的次生灾害
3. 间接灾害 ( 潜在灾害)
间接灾害是指地震灾害所引起的各种社会灾害，例如停工停产、经济失调、社会混乱、疾病流行、心理创伤等，以及潜在的生态、环境破坏等。次生灾害和间接灾害是直接灾害造成的连锁反应，是在前者的基础上产生的派生现象。
( 二) 震害遥感影像特征分析
对于都江堰市紫坪铺镇，通过对比分析及目视判读地震前、地震后两时相遥感影像，把主要震害信息分成以下四类: 山体滑坡、建筑物破坏、临时简易房和土地类型的改变。见图 4 －21 至图 4 －24。
严格来讲，“临时简易房”不属于震害信息的范畴，但是其确实是由地震灾害产生的变化信息，所以本文将其列入震害信息的范畴，作为研究对象。
图 4 －21 山体滑坡
图 4 －22 建筑物破坏
图 4 －23 临时简易房
图 4 －24 土地类型的改变
从震后影像中识别不同的震害信息需要依靠若干要素和特征，主要有形状、大小、阴影、色彩色调、纹理、位置、空间分布等信息。尽管不同的震害信息在遥感图像上具有相应的特征，但是这些特征容易由于地震破坏强度以及发震季节的不同而有所差异 ( 张景发等，2001) 。所以为了提高对震害信息识别的效率与准确度，有必要在解译 ( 提取) 震害信息之前了解不同震害类别的几何形态、观测指标以及对遥感影像的要求。本节将不同震害信息的特点总结如下 ( 表 4 －6) 。
表 4 －6 遥感震害信息解译的相关要求
了解遥感震害信息解译的相关要求后就可以进行影像判读和解译，根据相关参考文献，简单总结了主要震害信息的遥感影像特征 ( 张德成，1993; 王丹等，1997; 陈鑫连等，1995) ，如表 4 －7 所示。
表 4 －7 主要震害信息在遥感影像上的特征
续表
( 三) 建筑物遥感影像特征
建筑物 ( 构筑物) 的倒塌给地震灾区人民的生命和财产带来了巨大损失，是震害信息重要的组成部分之一，如何从地震影像中准确获取损毁建筑物信息是震害信息提取的难点和重点，也是学术界研究的焦点问题。建筑物遥感影像特征至关重要，是正确识别和提取建筑物信息的前提条件，本节特别对比分析了正常建筑物与损毁建筑物在遥感影像中表现出的不同特征。
1. 正常建筑物的遥感影像特征
任何建筑物都有自己固定的几何形态和外形轮廓，多为长方形或其组合。住宅区建筑物比较密集，在影像上可以看见清晰的长方形外形和纹理信息，并且图像规则有序; 政府机关、事业单位等机构的用房面积一般比住宅大; 城镇老旧平房面积较小，高度较低; 学校房屋布局具有规律性，体育场则是个特例; 城市生命线系统工程用房与相关建筑物或构筑物是相连的; 工业用房的遥感影像特征是面积大并且与工业构筑物相连接 ( 张景发等，2002) 。
2. 损毁建筑物的遥感影像特征
倒塌建筑物的影像特征主要包括: 建筑物外形轮廓特征消失，无完整的几何形态和纹理信息，或表现为不具备规则外形的几何形态，或外形图案凌乱，轮廓不清，倒塌物表现为色调杂乱的斑点状，太阳光照呈漫反射状态，建筑物本影和落影被破坏，房屋布局特征消失，相邻街道或人行道被堵塞或者无法辨认。有些建筑物倒塌后的影像特征也表现为建筑物的平面几何形态遭到破坏，纹理的韵律性被破坏，倒塌部分在影像上呈暗色或黑色，分布为无规则的斑点状，使原本规则的色彩 ( 色调) 发生了变化，房屋间隔还可辨认; 也存在建筑物的几何形态完整，但是可能已经完全塌落的情况，需要结合其他特征来判断。
( 四) 震害信息的人工提取
由于数据条件的限制，地震前、地震后两时相遥感影像时间间隔较大 ( 6 个月) ，并且跨越了不同季节，使得之前计算得到的变化信息二值图像 ( 图 4 －14 和图 4 －16) 中不可避免地夹杂着非震害信息，主要包含有不同季节植被覆盖和耕地的变化，以及少量的土地利用类型的改变等。因此，为了提高震害信息提取的精度，剔除这些非震害变化因素，需要对变化二值图像进行人工解译，正确地提取其中的震害信息。
所谓人工提取 ( 人工图像解译) 是指借助影像的大小、模式、色彩、色调、阴影、形状、纹理和位置等判读标志，人为提取目标地物的过程。本研究中，对于直接灾害信息( 被破坏的建筑物、道路、桥梁等) ，利用表 4 － 7 中建立的解译标志，进行人工图像解译;对于次生灾害信息 ( 滑坡、崩塌、泥石流等) ，除了需要根据色彩、色调、纹理等解译标志确定外，还需要参考某类灾害的地学原理及形态特征，进一步提高识别和分类的精度，为此采用地理信息解析方法。
地理信息解析是指赋予灾害体空间信息以及建立各要素之间的空间关系，然后求解其位置、边界和规模的过程，主要包括: ① 赋予灾害体空间信息。根据建立的次生灾害类型、几何形态及发育环境的解译标志，结合 GIS 平台下其他矢量、栅格数据进行配准、叠置分析，明确灾害体的类型并勾画出大致位置，进行编号。② 确定灾害体空间位置、边界和规模。根据之前的标注和编号，在同一调查区从北到南、从西到东 ( 同一纬度时) ，对灾害体逐一进行解译识别，确定各灾害体的类型、边界以及规模 ( 在影像上速算其覆盖面积) 。如果在非紧急、正常工作流程下，应当把灾害体信息在 GIS 平台上矢量化，利用GIS 功能较强的软件 ( ArcGIS、EＲDAS) 计算出更加准确的位置、边界和规模信息。
利用上述人工图像解译和地理信息解析方法，从震害信息二值影像中提取得到最终震害信息 ( 图 4 －25) ，图 4 －26 是变化信息叠合震后 QuickBird 影像的空间三维表达，其中的白色区域为震害信息。
图 4 －25 震害信息二值图像
图 4 －26 震害信息的空间三维表达