随着遥感技术的发展，越来越多的高分辨率影像被应用于实际生产生活，高分辨遥感影像信息丰富，数据量大，对其信息进行高精度提取是当前的一个研究热点。稀土应用广泛，具有工业维生素的美称，是我国重要的战略资源。然而对稀土矿的无序开采、剥采工艺等造成的植被破坏、水土流失、环境污染等问题已威胁到当地人们的生活。利用遥感技术如何快速获取稀土矿山区的地物信息，实现矿山开采动态监管是当前需要解决的问题。本文结合稀土开采监管的现实需求以及高分影像信息提取的应用需求开展了本项工作。本文以江西省赣州市寻乌县一处稀土矿开采区为研究区，以资源一号卫星数据为源数据利用面向对象分类方法进行信息提取，弥补了相关研究的空白。研究区分类共提取出植被、水体、建筑、道路、裸地5大类分11小类地物。整个信息提取过程可分为四大部分。首先，影像数据预处理。预处理包括正射校正、影像裁剪、彩色增强，通过预处理确定了研究区范围及用于后续信息提取时目视判读的用加权法合成的真彩色影像。其次，影像融合。充分考虑资源卫星空间分辨率和光谱特征，选择了10米多光谱与2.36米高分影像进行融合。比较了HSV融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、主成分融合、Pan Sharpening6种融合结果，通过主观判断及客观参数评价选择Pan Sharpening融合的影像作为信息提取的基础数据。再次，信息提取。本文通过四级提取层层掩膜的方式，采用面向对象的影像分割、特征提取、规则分类及支持向量机法，对研究区建立了各种地物判读标记和特征表、确定了分割参数、实现了地物信息提取。并对提取结果采用混淆矩阵评价，总体分类精度为78.71%，总Kappa系数为0.7632，分类精度较好。最后，结论。根据信息提取结果，明确本文技术路线适合对本研究区地物进行较高精度的信息提取。