研究以GF-1遥感数据为依托,建立成熟合理的矿山信息提取的方法和流程,尝试更高效、更快捷地对矿区信息进行提取,深入分析信息提取过程中的关键技术问题。对于高分一号遥感影像的研究主要是通过融合方法和融合效果的对比,得出用GS融合方法得到的遥感影像饱和度较高,成像清晰,地物边界明了;通过计算各波段之间的相关性和波段内部信息量的统计,结合波段指数OIF,进一步确定高分一号遥感影像的最佳成像波段为band4、band3、band2;以IDL为平台实现了Mean Shift算法对高分一号的增强,经增强之后的遥感影像具有更优的判读效果,有利于后续分类工作的开展,前期研究旨在为高分一号或类似分辨率遥感影像的图像增强提供技术支持。通过大量实验确定了研究区尾矿这一目标地类的最优分割尺度以及分割参数,并对纹理特征进行了研究,选择最佳的纹理波段参与多尺度分割,分析分割效果,实验表明同时加入对比度Contrast和相关性Correlation两个纹理特征时矿区信息的分割效果最好;通过对研究区内矿区及周边地物的光谱特征进行统计分析,建立了高分一号尾矿库信息提取的IOT模型,辅以纹理和几何特征,用面向对象的方法对矿区及周围地物进行信息提取,提取精度为83.38%,对比基于像元的最大似然分类法的提取精度68.02%,研究表明,面向对象的分类方法对高分一号矿区信息的提取具有绝对的优势。