矿业活动为现代工业提供物质基础的同时,极大扰动矿区原有生态结构。煤与矸石压占是矿区多种地质灾害的一种,煤与矸石压占直接造成矿区珍贵的土地资源的浪费,同时,煤与矸石自燃、淋溶、扬尘以及天然放射性对矿区环境有严重影响。近年来,遥感技术以其大范围、实时性等技术优势,在探索矿业活动与生态保护共同途径方面做了大量有益的尝试,尤其在地质灾害监测预警方面体现了广阔应用前景。本文通过对矿区遥感影像的一系列处理(如图像校正,图像增强,图像分类),探索性地采用基于人工智能的决策树分类方法,有效地排除掉同谱异物的现象的影响,高精度地提取出矿区煤与矸石堆放场,为统计煤与矸石压占,预知煤与矸石自燃,判断煤与矸石淋溶、扬尘以及天然放射性对周围环境的影响,以及为今后煤与矸石场的选址规划,提供第一手定量化的地理属性资料。