我国目前已处于工业化和城镇化加速发展阶段，面临的资源和环境压力十分严峻。煤矿开采对环境造成的破坏日益突出，包括对土地资源、水资源、空气等的破坏影响，其中因为煤矿开采，而造成了大面积土地资源塌陷，这严重影响和制约了经济和社会的发展。因此，采煤塌陷区土地复垦已成为我国可持续发展过程中的关键问题。矿区土地复垦的基础工作是对待复垦的土地资源进行适宜性评价。土地复垦评价在我国已发展了近25年，评价方法的研究已渐趋于成熟，然而一方面由于土地复垦评价考虑的影响因素比较多，土地复垦报告中多采用条件极限法进行评价，不能综合考虑土地的特点，使得评价结果不够准确。另一方面在评价过程中由于评价单元过多，使得评价所需时间长，工作量大，效率低。为了解决上述两个问题，把产生式系统引入到了土地复垦评价中来。可以有效解决人工评价准确度不高、评价所需时间长、效率低的问题，并能进一步提高复垦评价的智能化。产生式系统是研究人工智能系统的最典型的体系结构之一，它是根据计算机数据库中存储的知识系统来快速准确地推理分析出问题的结论，从而节省了评价时间、避免评价结果的人为因素，具有重要的现实意义。本文主要研究了井工开采造成沉陷区的土地复垦评价。通过对土地复垦理论、土地复垦评价理论和产生式系统的研究，在掌握已复垦区域评价经验的基础上，设计山西省典型区域土地复垦评价的因子库。并依据土地复垦技术标准和其他领域的相关标准设计了土地破坏程度评价规则库、土地适宜性评价规则库。该系统利用VB语言、MapObject、SQL数据库作为开发平台。利用该系统可以进行技术评价和效益评价，系统可以根据不同评价区域给出合适的评价因子，然后通过人机交互的方式输入因子权重，从而进行土地复垦评价。利用山西某矿的实际数据对系统的有效性进行了评价验证，评价结果表明系统运行良好，结果与实际较为一致。