随着遥感技术的发展，高分辨率遥感数据处理与应用研究越来越受到国内外学者的重视，已成为目前遥感应用研究领域的热点和难点之一。针对高分辨率遥感数据的特点，一些学者提出了面向对象的信息提取技术。研究面向对象的高分辨率遥感影像处理技术，可以弥补传统分类方法的不足，从而可以从高分辨率影像上提取更精细更丰富的地物信息，提高分类精度，更好的为各个领域的研究提供支持。研究基于高分辨率卫星遥感技术的矿区土地利用／土地覆盖信息提取技术，有助于更加快速、精确、有效的了解矿区土地利用／土地覆盖信息变化，为矿山建设和生态修复提供支持，具有十分重要的理论和现实意义。本文选择密云县大漕铁矿为研究区，研究面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术，提出了面向对象的高分辨率遥感影像处理方法以及工作流程，对多尺度分割技术中尺度与参数的选择进行了实验研究，初步建立了矿区土地利用／土地覆盖信息提取的地物分类规则，并对面向对象的分类方法与传统监督分类方法进行比较分析，主要研究内容与研究成果如下：(1)研究了面向对象的高分辨率遥感影像处理方法，并在此基础上提出了矿区土地利用／土地覆盖面向对象的信息提取技术流程，对提取过程中的关键问题及难点进行了研究；(2)研究基于区域的多尺度分割技术。分析了分割过程中的分割尺度及分割参数对影像分割效果的影响；并通过对影像的分析，结合野外调查结果，确定了矿区不同地物提取的分割尺度，建立不同地物的分类层次。对不同特征的地物选择不同的分割参数，保证每类地物的提取精度；(3)建立矿区各类地物的分类规则。通过分析分割后的影像，结合野外调查结果，充分利用高分辨率遥感影像所提供的地物信息，光谱、形状、纹理、密度、标准方差以及空间关系等，对同一地物采取多种特征相结合的方法，建立最佳的分类规则，以达到很好的分类效果，达到提高分类精度的目的；(4)将面向对象的信息提取技术与传统遥感图像提取技术进行比较分析，其优越性在于：面向对象的方法充分利用了地物的光谱信息和空间结构信息，使得分类特征不再单一化，提高了分类结果的精度有；其次面向对象的方法生成的结果是对象级的，显示上具有连贯性、区域性，比较接近真实地物，并改善了传统分类造成的“椒盐”噪声现象。本文将面向对象的信息提取技术应用到矿区的土地利用／土地覆盖信息提取研究中，提出了基于面向对象的矿区土地利用／土地覆盖信息提取技术工作流程，初步建立了矿区地物分类规则，实现了基于高分辨率卫星遥感影像的矿区土地利用／土地覆盖信息面向对象的提取，并在很大程度上提高了分类精度，可以很好的为矿区的治理和生态修复提供技术支持，达到了研究目的。