长期以来,由于矿产资源利用方式较为粗放,矿业活动管理相对落后,加上矿山环保意识不足,导致了一系列严重的社会与生态问题。为了解决这些问题,国家对矿山的整顿和矿产资源开发秩序的规范实施了一系列措施。但是,纵观这些措施,发现地表矿山识别的方法还比较传统,主要有野外实地调查和基于高分辨率遥感影像的目视解译两种。传统的矿山识别方法,需实地核查,工作量大,耗费资源多,效率低,已难以满足相关部门应用的需求。随着遥感和GIS技术的发展,地表矿山的自动识别逐渐成为了可能。本文提出了一种基于遥感和GIS的地表矿山识别的方法。首先,对高分辨率的遥感影像数据进行裁剪、定标、融合、特征提取等一系列处理。然后,采用面向对象的遥感信息提取方法,提取了地表矿山要素,包括矿石堆、建筑物、尾矿库等。最后,在提取的地表矿山要素基础上,结合矿区的特点,充分分析地表矿山(采矿、选矿)的空间分布特征,构建矿山(采矿、选矿)识别模型,进行矿山的识别。本文在已有的地表矿山识别研究的基础上,以高分辨的遥感影像数据为主要数据源,采用RS技术、GIS技术、RS与GIS 一体化技术以及软件工程技术,以需求为导向进行系统设计和开发,构建了地表矿山识别系统,可为矿山开发情况的实时监测提供科学依据,对矿山开发环境的保护及优化管理具有重要意义。系统是一个在.NET平台上构建的遥感和GIS的集成系统,采用ENVI/IDL的遥感系统二次开发方式,实现了遥感影像的处理和分析功能;采用ArcEngine的集成开发方式,实现了 GIS空间数据管理和分析功能。同时,本系统利用第三方控件DevExpress,设计实现了仿Office2010的界面,界面大方、美观、灵活。系统的帮助模块可帮助用户快速了解系统。最后,本文以湖南省花垣县观音岩和芭茅寨两个铅锌矿为实验区,以IKONOS影像为数据源,应用系统对其进行地表矿山识别,同时结合实地调查和高分辨率遥感数据的解译结果,对其识别进行验证检查,实验结果说明,系统选矿识别精度较高,采矿识别精度较低,需进一步研究,同时也表明该系统具有一定的可靠性。