随着社会经济发展，社会对矿产资源的需求不断扩大，大规模、高强度的矿产资源开发在保障社会经济效益的同时，引发的各种地质环境问题日益凸显，并逐渐受到社会各界的重视。快速、精确、有效的掌握矿山环境信息，获取客观基础数据，可以为矿山地质环境评价、矿产资源合理开发利用、矿山地质环境保护与整治等提供技术支持和决策依据。　　 同时，遥感数据的空间分辨率不断提高，传统的基于像元光谱信息的提取技术对高分辨率影像的提取精度不理想，提取的信息“椒盐”明显、边缘光滑度不高等现象严重影响了用户的数据应用。面向对象的信息提取采用多尺度分割技术生成多尺度影像对象层，对影像对象的多维特征进行分析并建立信息提取规则，进而运用模糊分类方法来提取目标信息。面向对象的信息提取技术克服了基于像元在同尺度下依靠单特征进行提取信息的一些弊端，充分利用遥感影像的多种信息使得提取成果的科学性更高，是适合于高分影像中矿山地质环境信息提取的方法。　　 本文以鄂州市泽林镇程潮铁矿为研究区，利用2009年QuickBird和2010年WorldView-2两期高分辨率遥感影像数据，采用面向对象技术对矿山地质环境信息进行提取研究的主要内容与成果如下:　　 (1)摸清研究区的地理条件、地质背景和矿山开采历史，进而根据研究区的矿山地质环境状况理清矿山地质环境信息提取目标为矿业占用和破坏土地资源的所有地物，包括矿业活动占地（开采场、固体废弃物堆、中转场地、尾矿库、矿山建筑等）及其诱发的次生地质灾害（滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等）;　　 (2)研究了WorldView-2遥感影像的数据的融合方法:通过主观目视比较和定量客观分析两个不同角度对各种方法的融合效果进行评价分析，得到PanSharp方法的融合图像效果最好。　　 (3)研究了面向对象的信息提取方法关键理论知识:目视判定了多尺度分割技术分割的影像对象层采用25、65、145的分割尺度，并以145影像对象层为主要信息提取层;根据多尺度分割的影像对象层与目标地物的语义特征，构建了对象层次网络结构与矿山地物类别的类层次结构。　　 (4)研究了影像对象主要的特征信息，并针对矿山地物的影像对象进行了分析，得到基于影像对象的光谱、几何、纹理特征差异对矿山典型地物区分具有一定的参考意义。　　 (5)研究各类地物分类规则的建立与信息提取。选取影像对象的多种特征组合成各类目标地物的分类规则，采用基于隶属度函数的模糊分类提取目标信息，并对其进行后续处理得到更加完整与可靠的数据;　　 (6)对目标信息的提取结果做出精度评价，得到两期遥感数据的信息提取结果的总体分类精度与Kappa系数分别为:85％与83.52％，85.43％与83.73％。　　 (7)根据2期遥感数据提取的矿山开发占用土地的类型与矿山地质灾害信息进行监测分析可得:　　 ①矿业活动占用土地的面积小幅增长是符合矿山开发的一般规律的;　　 ②矿山建筑用地向建筑用地转变，说明矿山开发有扩大的趋势;　　 ③矿山地面塌陷地质灾害面积扩大，塌陷坑分布有向中间聚拢的趋势，说明该区地面塌陷存在向下塌落的现象。　　 本文将面向对象的信息提取技术应用到矿山地质环境信息的提取研究中，针对矿山地质环境这一特殊的研究对象构建了多尺度影像对象层的网络结构和矿山地物类别层次结构，进而分析了矿山典型地物的影像对象的特征信息，充分利用了影像对象的多维特征信息，建立了目标地物的分类规则，快速、有效地实现了面向对象的矿山地质环境信息提取，且总体分类精度与Kappa系数均在百分之八十以上，为矿山地质环境信息的调查与监测提供了可靠的基础数据。