随着遥感技术的不断发展,其应用领域也在不断拓宽。利用遥感影像及其他辅助数据进行水体信息提取成为一种重要手段。本论文在探讨几种现有水体提取模型的基础上,并经过分析验证,确定一种适合高原湖泊的提取方法,以达到消除阴影和混合像元影响的目的。本文主要以青海湖5期TM/Landsat 8 OLI影像为数据源,采用基于波段运算的分类方法、监督分类法、决策树分类法和单波段与多波段谱间关系法结合方法对青海湖近二十年间的水体信息进行提取,并利用人工目视解译及人工矢量化方法对上面几种方法进行精度评价,主要得出以下几点结论：(1)使用单波段阈值法或是多波段谱间关系法得到的结果和人工矢量化的结果进行对比,效果不是很理想,两者方法综合大大提高了精度。而改进的水体指数法对于研究区效果较好,很大程度上揭示出水体的细微特征,比较适合高原湖泊提取。(2)采用经缨帽变化增强后的数据及归一化水体指数作辅助分类变量,基于地物光谱,运用决策树方法提取青海湖水体信息,决策树分类总体精度达到91.26%,Kappa系数为0.8381,将其分类结果与人工矢量化结果进行比较,两者相对误差最接近,表明决策树分类方法是提取高原湖泊水体信息最有效手段。(3)利用不同水体信息提取模型对青海湖地区水体面积进行统计,统计结果与人工矢量化湖水面积进行对比发现,决策树分类方法最适合此研究区。利用决策树分类结果对青海湖1995～2014年间遥感影像进行水体面积统计,根据湖泊动态度变化可知,青海湖面积自1995年以来呈现先减小后增加趋势,得出青海湖先萎缩后扩张的结论,并对产生此现象的主要原因加以解释,提出适合于青海湖地区治理措施。