矿产资源过度开发造成了严重的环境污染,矿山治理迫在眉睫。遥感信息提取技术能够便捷地获取矿山开发信息。使用不同方法对露天灰岩矿的遥感信息提取展开研究,并在前人研究基础上加以改进,以期探索一套高效、精确的露天灰岩矿山开采信息提取模型。使用面向对象的不同算法进行矿山信息提取,重点从分类特征参数和分类算法方面进行探讨,并与传统分类方法进行对比。构建最佳分类模型,并使用7期Landsat影像实现了研究区多时序露天灰岩矿开采信息提取。所获主要成果如下:1)构造了能够突出露天灰岩矿开采区域的纹理方差指数模型(Texture variance index,简称TVI),结合已有的光谱和空间特征,以面向对象方法为依托,进行露天灰岩矿山开采边界的信息提取。结果表明加入TVI后,各项精度都有提高。2)综合对比发现,面向对象的决策树方法精度和效率都高于最近邻模糊分类。二者较传统基于像元的方法相比,在制图效果和精度上皆有明显优势。3)实现了古冶区1987到2015年间7期露天灰岩矿开采信息提取。结果表明该地区石灰岩矿的开采面积只增未减,1998年到2009年之间增长最为迅速,2009年以后开采速度逐渐降低,这与国家和当地政策息息相关。