随着矿产资源的过度挖掘和不合理开发，使矿山地质环境得到进一步恶化，矿山开采引发的环境地质问题也越来越多，利用遥感技术监测矿山地质环境变化、监控矿山环境地质问题，作为一种快捷、有效的监测手段得到了越来越广泛的应用。在遥感监测过程中如何高效的利用常见遥感数据源监测矿山环境地质问题、了解矿山地质环境变化趋势，已经成为许多遥感地质工作者需要解决的难题。在常见的矿山地质环境遥感解译项目中，对于数据源的选择存在的问题主要是：在空间尺度上，根据区域矿山与重点矿山解译的不同成图比例尺要求，如何选择合适的遥感数据；在时间尺度上，为满足不同的监测时长要求，如何选择合适的遥感数据；在解译对象上，如何选择适合的解译不同对象的遥感数据。　　 论文以湖北黄石矿山为例，利用几种常见遥感影像(TM、ALOS、QuickBird、WorldView2)解译矿山地质环境，比较研究解译过程中数据源的适用性问题。具体体现在：针对黄石地区矿山的环境地质问题，包括土地的占用与破坏(土地覆盖类型变化与矿山开采信息变化)、水体污染、地质灾害等问题，通过比较遥感数据的光谱、纹理特征，选择适合不同遥感解译对象、解译精度的遥感数据和解译方法。其主要内容如下：　　 1、在区域矿山地质环境遥感解译过程中，需要在区域矿山和重点矿山两个层次上对矿山的地质环境变化进行遥感解译。对于区域矿山的解译成图要求，一般成图比例尺以1:25000、1:50000为主，其最佳成图遥感数据空间分辨率一般介于2.5～10m，常见的遥感数据有ALOS、SPOT、IKONOS多光谱、QuickBird多光谱，其中以SPOT数据历史时长最长，能监测到1990年以来地质环境的变化；对于重点矿山的解译要求，一般成图比例尺以1:10000、1:5000为主，其最佳成图遥感数据空间分辨率以亚米级数据(包括1m)为主，常见的遥感数据有IKONOS、QuickBird、WorldView、GEOEYE-1，其中以IKONOS历时最长，能监测1999年9月以来矿山地质环境的变化。　　 2、在矿山地质环境遥感解译过程中，对土地覆盖类型、水体污染遥感解译，利用地物的光谱特征容易将其区分，适用于以计算机自动解译为主的遥感解译；对于矿山的开采信息变化、地质灾害个体遥感解译，利用地物的光谱特征不易将其区分，须借助于地物空间结构与纹理特征分析，适合以目视解译为主的遥感解译方法。　　 3、对比融合后的TM、ALOS数据解译区域矿山的土地覆盖类型，结果显示融合后ALOS数据分类精度大于融合后的TM数据，但融合后的TM数据分类精度也能达到分类要求。利用TM、ALOS数据对比解译区域矿山的开采信息及造成的水体叶绿素a与悬浮物污染情况，结果显示TM、ALOS数据自动解译矿山开采信息的解译结果精度不能满足要求，对于水体污染解译结果显示水体中的叶绿素a含量随季节的变化相差很大，利用ALOS数据的提取水体污染分类精度优于TM数据。　　 4、对比TM、ALOS、QuickBird、WorldView2数据解译矿山开采信息与地质灾害，明确了不同解译精度下最适合的遥感数据选择问题。