Предлагается методика автоматического выделения компонент объектов захоронения отходов и разложения поверхности объекта на компоненты по космическим изображениям. Методика позволяет построить модели поверхности структурных объектов, таких как полигоны твердых бытовых отходов и муниципальных свалок, составленных из нескольких компонент, заданных разными текстурами поверхности. Применяются матрицы информационных признаков, идентифицирующие тот или иной компонент, дана их математическая модель и различные формы представления. Представлены понятия изображений компонент поверхности и общие компонентные изображения, на которых детально отражаются области детектирования, соответствующие разным текстурам поверхности. Описан критерий принадлежности пикселя изображения к тому или иному компоненту, каждый из которых характеризуется своей матрицей информационных признаков. Отмечена возможность обработки территорий поверхности Земли любого размера и автоматизации обработки. Цель: разработать методику автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям. Методы исследования: методы регрессионного анализа, методы математической статистики и обработки космических изображений. Результаты. Представлены результаты методики на примере полигона твердых бытовых отходов Кучино (поселок Салтыковска, Балашихинский район Московского региона). Приведено представление в проекциях пространства информационных признаков значений яркости эталонной области покрытия заданной текстуры. Показан пример компонентного разложения фрагмента участка складирования отходов полигона: изображения ряда компонент и общее компонентное изображение. Построено компонентное разложение всего участка складирования: дифференцирование исходного видимого изображения WorldView2 покрытия свалки на небольшие участки, компонентное разложение каждого участка и интегрирование участков.