随着气候变暖和人类活动的加剧,全球冰川、湖泊在过去的几十年发生了明显变化,对当地的生态环境产生了严重影响。青藏高原作为中低纬度冰川、湖泊分布的密集区域,已经受到各国学者高度关注。由于青藏高原的冰川、湖泊大都处于海拔甚高的偏远地区,环境恶劣,难以开展大范围、长时期的实地监测工作。有效利用遥感数据监测高原冰川湖泊变化是当前科学研究的一个热点。随着遥感技术的发展,高空间分辨率的卫星数据不断应用到科学研究中,但由于其固有波段范围和传统的Landsat等中分辨率的卫星有所差异,如何运用高分辨率卫星提取冰川湖泊,改善优化其算法是当前还需解决的科学问题。本文运用高空间分辨率的卫星遥感数据对藏色岗日及周边流域的冰川、湖泊进行高精度监测,重点研究了冰川、湖泊的提取算法。主要研究成果如下:(1)将“全域-局部”思想与迭代自组织数据分析技术(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique,ISODATA)结合形成局部 ISODATA 分类方法,利用该方法与波段阈值法、非监督分类法在覆盖研究区冰川不同时间段的高分一号数据进行实验,结果局部ISODATA分类方法具有较好的普适性和较高的检测精度,可以为青藏高原冰川高精度监测工作提供支持。(2)对归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)阈值法、LBV图像变换法以及“全域-局部”迭代法进行改进,使其适合高分一号数据在青藏高原进行水体监测的需求。对研究区不同类型湖泊边界提取的实验结果证明“全域-局部”迭代法更适合青藏高原水体的高精度监测。(3)利用本文研究得出的最优算法对研究区内冰川、湖泊1990—2015年的边界信息进行提取,分析该区域冰川、湖泊的面积变化规律,结合相关气象资料,推测导致该区域冰川、湖泊变化的主要原因。结果显示:研究区内冰川整体呈现持续退缩,而湖泊先萎缩后扩张;气温升高是导致冰川退缩的主要原因;降水量的增长对湖泊的扩张起到了主导作用。