河流宽度是各种水文模型的基本参数,传统的获取方法主要是人工实地测量。对于自然条件恶劣、地形复杂、面积较大的区域,人工野外测量危险性高、耗时耗力,不能快速及时地获取河流宽度数据。遥感技术具有获取数据范围大、速度快、周期短、受限条件少等优点,通过影像分类提取技术能够高效、快捷地获取河流宽度数据,已广泛应用于水文水资源、河流地貌、生态等相关研究。我国发射的高分一号卫星提供的全色影像空间分辨率为2m,多光谱影像分辨率为8m。由高分一号四星组成的民用高分辨率光学业务星座可以提供海量的高精度影像,能够很好地解决山区高分辨率遥感影像像源少、质量差等问题。针对山区河流因地形复杂、河道狭窄、易受山体阴影干扰而导致的提取难、精度低等问题,本文以高分一号遥感影像为数据源,使用面向对象分类的决策树方法对吉迈河流域和达日洛河流域的山区细小河流宽度进行提取。首先,利用边缘特征与区域特征融合的方法对多尺度分割进行改进,即将基于Canny算子的边缘分割生成的影像数据层加入到多尺度分割中,通过计算改进的与邻域绝对均值差分方差比(MRMAS)确定最优分割尺度对预处理后的影像进行分割。其次,使用分离阈值算法(SEa TH)得到最优分类特征。最后,基于CART算法构建的分类决策树提取山区细小河流水体信息,结合DEM提取的河网去除背景噪音获取完整的河流边界,并在Matlab中实现河流宽度的自动获取。对使用面向对象分类的决策树法提取的吉迈河流域和达日洛河流域的山区细小河流水体进行了分类精度评价,总体精度在90%以上,Kappa系数在85%以上。表明面向对象分类的决策树方法能够得到较为准确的河流水体信息。对两个流域自动提取的河流宽度数据进行了线性回归验证,吉迈河流域6m以上的河流宽度线性回归系数为0.981,R~2为0.823,达日洛河流域6m以上的河流宽度线性回归系数为0.972,R~2为0.802。结果说明本文使用的方法能够提取6m以上的山区细小河流宽度数据,为水资源规划与管理、河流地貌研究、水利工程建设等提供一定的科学参考。