海洋遥感技术作为实时观测海洋数据的有效手段，在航海导航、船舶定位和海洋立体监测等领域得到了广泛的应用。尤其是在航海导航领域，应用遥感卫星具有的覆盖范围广、工作时效性高的特点，利用其获取的大面积、同步海域遥感图像进行航海导航和船舶蔽障，可极大提高航海导航的时效性和精确度。然而海洋遥感图像中包含的地物种类繁多，如何精确的识别地物，尤其是将陆地、岛礁与海水有效的分离，是应用遥感图像进行航海导航和海洋数据监测和处理的前提。本文以多光谱遥感图像为研究对象，从图像分割的边缘不连续性和区域的相似性两个基本特性出发，开展地物分离方法的研究。在充分利用遥感图像多光谱特性的前提下，提出一种基于改进特征指数的水陆分离算法，并通过仿真实验验证了该算法具有较好的地物分离效果。首先，针对不同地物特点，对遥感图像的多光谱特性做了分析，选取Worldview-2遥感图像作为本文的实验研究数据。为满足遥感数据分析和处理的精度要求，对遥感图像做了必要的预处理分析。预处理工作包括辐射校正和几何校正，其中辐射校正又包括辐射定标和大气校正。其次，针对多光谱遥感图像存在的波段信息重叠和冗余问题，运用标准主成分变换对遥感图像进行主成分分析，提取有效波段作为地物分离的实验数据。同时考虑到遥感图像中噪声对地物边缘的影响，采用分段线性拉伸算法对有效波段进行边缘增强。再次，深入研究遥感图像地物分离算法。从边缘算子的角度研究基于边缘梯度算子和二阶导数算子的岛礁提取算法，通过边缘检测、边缘叠加和后续精处理实现岛礁的提取。针对区域的相似性，提出了基于改进特征指数的水陆分离算法，该算法首先对图像的改进特征指数进行分析，增强了水体与非水体地物之间的辐射差异，同时采用最大类间方差法进行自适应阈值水陆分割，经过边界融合和精处理得到最终的水陆分离结果。最后，采用多组仿真数据和真实的多光谱图像进行对比分析，对本文提出的基于改进特征指数的水陆分离算法进行验证，实验结果表明本文提出的算法在地物分离效果上要优于基于边缘的岛礁提取算法，且具有很好的鲁棒性。