水作为自然界中最普遍的灭火物,既经济又高效,所以对地面水体信息的精确提取以及确定扑救取水的道路网络,是及时开展森林火灾扑救,保证以水灭火有效实施的基础。目前传统的林火扑救取水方式通常情况下都是人为到现场勘定,不满足森林火灾扑救的安全、快捷、经济等要求,在这一背景下,如何快速、高效地提取水体信息并取水灭火成为当下林火研究的热点问题。研究以Sentinel-2数据为基础,基于随机森林算法,提出一种RF16最优组合模型方法,来提高水体信息的提取精度。在此基础上,利用GIS技术、最短路径分析等方法进行研究,提出了基于改进的Floyd-Warshall算法,构建了森林火灾扑救过程中取水道路网络。旨在解决森林火灾扑救取水过程中,路径选择的难题。主要研究内容和研究结果如下:（1）提取了湖南省近5年的水体信息,分析了连续5年的水体动态变化特性。目前因影像数据混杂其它地物类型会导致提取结果中存在很多噪声,且会出现水体提取的边界不够整齐的问题。针对湖南省区域,基于Sentinel-2多光谱卫星影像数据,用随机森林算法构建4个具有不同输入变量的组合模型,对比分析各种变量组合模型的水体提取精度。结果表明:最优组合模型RF16提取的水体精度最高为93.16%,kappa系数为0.8214。较Relief F算法高0.12%。分析了湖南省2016～2020年近5年的水体动态变化逐年和逐月特性。结果表明:总体来看湖南省近五年水体面积呈减少趋势,其倾向斜率为-4.516km2/a,未达到显著水平,减少不显著。（2）构建了湖南省森林火灾扑救应急取水网络。在获取湖南省稳定水体信息的和道路数据的基础上,利用GIS技术和K-means聚类算法获取了森林火灾扑救应急取水网络构建所需的取水点和用火点等节点信息,通过改进的Floyd-Warshall算法构建森林火灾扑救应急取水网络。结果表明:改进的Floyd-Warshall算法和传统的Floyd-Warshall算法相比,计算量由n3减少至n（n-1）（n-2）/2。具体针对本研究案例,其计算量由原本的2197次减少为858次,只需进行12次迭代。在很大程度上降低了算法所需运算次数、时间及空间复杂度,并有效完成森林火灾扑救应急取水网络最短路径规划。（3）优化了森林火灾扑救应急取水网络。取水扑火需建立在现有道路的基础上,而森林火灾发生时,常因为林地地形的不确定性以及林区道路分布不均衡等原因,应急扑救取水面临森林火灾与用火点间没有路径的难题。研究主要通过成本距离算法结合地形因子数据来优化取水路网及确定火点和用火点的道路。结果表明:优化后的道路需要具备成本低、距离短、不受地形阻碍特性。优化后的应急取水网络更加符合实际扑救应急取水路径,可为扑火取水提供道路选择。研究基于改进的Floyd-Warshall算法构建的森林火灾扑救应急取水网络,可以判断距离火场最近的水源,以及确定运输水源的多条最短路径,在确定火点和用火点的最短距离时,研究结合DEM数据对构建的森林火灾扑救应急取水网络进行优化,但道路网络构建有时候不仅需要考虑地形因子还要考虑其它因子的影响,今后可以在优化网络构建方向做进一步研究。