耕地为人类的生存和发展提供了重要的物质基础,是人类生存必不可少的基础资源。利用遥感影像进行耕地资源信息提取,可以为耕地资源保护提供数据支持。以黑龙江省鹤岗市为研究区,以1990年、1999年、2010年、2016年Landsat影像为数据,提取耕地信息。通过对研究区多时相遥感影像进行影像融合、图像增强、镶嵌和裁剪以及影像接边检查等预处理,利用监督分类(GLC和SVM)方法进行遥感影像解译,对解译后数据进行人工目视解译,生成耕地利用数据库。研究结果表明:不同地物光谱特征的选取对地物分类、信息提取有直接影响；进行监督分类时选点的疏密离散程度决定其成果精度的高低,对于耕地信息提取有直接影响；监督分类的方法具有结构简单、计算效率高的特点,对于大数据量的遥感影像处理更有优势。本研究成果可为研究区耕地利用保护提供基础数据。