种丹 张世强 李浩杰 李姣姣

摘要：对常用光学遥感数据的湖泊水体信息提取方法及其优缺点进行了总结。针对湖泊水体信息提取中的难点——混合像元问题，总结了线性解混、神经网络解混和矢量解混等方法的优缺点。在目前多卫星、多传感器快速发展的条件下，基于多源数据开展湖泊水体协同观测是未来的发展趋势，而在多源遥感数据之间的空间匹配和不同反演结果的融合中，尺度转换是关健。

关健词：光学遥感；湖泊水体；提取；混合像元分解；集成

中图分类号：TP79 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2018.03.012

湖泊作为重要的国土资源，具有调节河川径流、提供农业和生活水源以及改善区域生态环境等功能，不仅对人类生活、国民经济和区域水资源具有非常重要的作用，而且在维护生态平衡方面具有重要贡献[1]。在中国，内陆城镇饮用水50%以上源于湖泊[2]。从生态服务的角度看，与湖泊伴生的湿地生态系统是支撑人类生存和发展的重要系统，其服务价值在各类生态系统中居首位[3]，并与湖泊生态系统共同在维持生态平衡、调节区域气候和河川径流、补充地下水、防洪、保护生物多样性、减轻流域洪旱灾害等方面发挥重要作用[4-5]。另外，湖泊是气候变化的指示器[6]，例如青藏高原湖泊的面积和水位与气候变暖和冰雪消融有非常密切的关系[7-9]。

传统的湖泊水体信息（湖泊水体边界、面积、水位等）提取方法包括实地测量、手工勾绘和实验室分析，具有较高的精度，但工作量大、耗时长、范围小、现势性弱[10]，只能应用于小规模的水域信息提取。……