近年来,随着我国城市化和工业化的快速发展,城市水环境污染问题日益突出,黑臭水体已经成为一种严重的城市病,严重影响到城市居民的健康生活,对城市黑臭水体进行监测、治理是目前急需展开的工作。传统黑臭水体监测方法费时费力,无法满足全国大范围而紧迫的水质监测要求。遥感监测技术以其大范围、长时序、低成本、高效率等优势,为城市黑臭水体的监测提供了一种新的技术手段。然而,目前利用遥感手段监测城市黑臭水体的相关研究较少,现有的黑臭水体遥感识别算法仅能识别出黑臭水体,而无法对河流黑臭程度进行分级,不能提供详细的水体污染状况。另外,在利用高分影像识别城市黑臭水体的研究中,同时存在城市细小水体精细提取效率低下、单一高分影像时间分辨率较低等问题。基于此,在沈阳市和北京市建成区内开展多次野外水体综合实验,对比分析重度黑臭水体、轻度黑臭水体和一般水体之间的水质参数和光谱特征差异,提出了一种城市黑臭水体分级指数BOCI(Black and Odorous water Classification Index)模型,并将其与现有的黑臭水体识别模型进行对比;针对城市细小水体精细提取效率低下的问题,提出了基于河流中心线的黑臭水体提取方法,并对其进行可行性分析;然后,利用实测光谱数据及多源高分影像对BOCI模型进行适用性分析及分级识别精度评价;最后,利用本文提出的BOCI模型对沈阳市的黑臭水体进行多时序动态监测,分析其黑臭水体分布特点,并对其治理成效进行评价。本文主要取得的研究成果和结论是:(1)根据重度黑臭水体、轻度黑臭水体、一般水体之间的反射率光谱特征差异,基于GF-2影像,提出了一种城市黑臭水体分级指数BOCI模型,利用地面实测光谱数据对模型进行验证。结果表明,BOCI模型可以将重度黑臭水体与轻度黑臭水体区分开,解决了现有黑臭水体遥感识别模型无法对河流黑臭程度分级的问题。(2)利用实测光谱数据及多源高分影像对BOCI模型进行适用性分析及分级识别精度评价。结果表明,基于GF-2影像构建的BOCI模型,同样适用于GF-1、ZY-3、BJ-2、高景一号影像。同时可将BOCI模型推广至在可见光波段与GF-2传感器理论波段设置相似的其他卫星影像。(3)本文选择以河流中心线的水质情况代替河道面的水质情况,提出了基于河流中心线的黑臭水体提取方法,并通过实验表明,与传统的基于水体精细提取的黑臭水体提取方法相比,基于河流中心线的黑臭水体提取方法的精度可以保证,且提取效率得到了明显的提高。该研究解决了城市细小水体精细提取效率低下的问题,有利于城市黑臭水体遥感监测业务化应用。(4)利用本文提出的BOCI模型对沈阳市的黑臭水体进行多时序动态监测。结果表明,沈阳市的黑臭水体主要分布在于洪区、和平区、铁西区和皇姑区,其中和平区和于洪区的河流黑臭现象最为严重;沈阳市的黑臭水体总长度和总面积呈现逐年减少的变化趋势,说明沈阳市的黑臭水体整治措施是有效的。