我国煤炭资源丰富，煤炭开采过程中造成了一定程度的环境破坏，在矿区内产生了一定面积的塌陷区，占用耕地新建厂矿，向空气、水体中排放污染物质等，这些因素共同导致矿区生态环境的恶化。植被是指示生态环境状况的重要标志，通过监测矿区植被的生长状况，可以寻找出矿区的主要污染源，进而为矿区的污染治理提供重要的指导作用。SPOT-5数据的空间分辨率高、信息丰富、影像获取周期短，因此，本文主要利用三个时相SPOT-5遥感数据，结合其他传感器数据与地面实测数据，对矿区近十年的植被信息进行监测。　　论文以徐州大屯矿区为研究区，在空间和时间上监测矿区的植被信息。空间上，采用SVM高斯核函数分类方法提取植被信息，获取矿区植被信息分类图，对矿区植被进行实地采样，在污染源周围布设监测路线和采样点。结合遥感影像植被波谱数据和实测植被波谱数据，监测矿区植被受污染状况情况，确定出影响植被健康的污染的因素及植被受污染区域的范围。时间上，充分利用SPOT-5数据的纹理信息，采用纹理数据差值与多光谱数据差值相结合的方法对矿区进行变化监测，获取近十年内矿区三个时期的植被信息变化检测图，统计矿区植被的主要类型的变化及面积的变化，通过反演植被覆盖度，分析出植被覆盖度变化的规律，再根据SPOT-5多光谱遥感数据中植被的波谱特征和实测植被波谱特征综合分析植被的污染状况。最后，以综合指数法为基础，分别计算矿区内不同区域的生态环境状况指数，并确定其生态环境状况等级，为矿区环境治理提供科学有效的数据。