利用遥感手段对蓝藻水华进行监测具有高效、全面、实时的特点。美国新一代对地观测系统EOS所携带的MODIS传感器因为其获取的卫星影像波段多、时间分辨率高、免费接收等特点而成为遥感遥测领域应用十分广泛的卫星数据。本文研究在基于MODIS数据的基础上，以地物光谱理论为基础，研究了蓝藻水华的提取模型，建立起一整套系统化处理流程，为太湖蓝藻水华的监测提供了科学的处理方法和工具。本文重点工作主要体现在以下三个方面：(1)研究从最原始的MODIS数据源开始处理，利用HDF文件库函数对数据源内部波段、经纬度数据以及文件属性信息进行了读取，读取后相继完成影像的裁剪、辐射定标、几何校正的预处理工作，将卫星数据转换为包含太湖区域的遥感反射率影像。(2)在基于水体光谱特性的基础上，运用近红外波段法和水体指数模型对遥感反射率影像上的水体进行了提取，为了制作出太湖湖体水体掩膜图，就必须去除太湖周边的干扰水体，本文通过研究传统连通域标记算法的不足，提出了一种新的快速标号算法，高效的对水体二值图进行了区域分割，成功提取出了太湖湖体掩膜图。(3)对MODIS数据典型地物的光谱特性进行研究，通过反射率影像的单波段灰度图和多波段合成彩色图对蓝藻分布范围进行了目视解译，然后针对常用的NDVI归一化植被指数算法的不足提出改进模型。在太湖湖体掩膜的监督下，结合决策树分类的思想对提取出来的蓝藻进行了分级处理。经过实际的两景卫星影像的结果验证，改进模型对蓝藻的分级能良好的反应出目视解译图中蓝藻的分布，对蓝藻信息的提取相比NDVI要更精确。本文所建立的蓝藻提取业务化处理流程经过软件平台集成开发，证实了其高效性；在有薄云、浑水干扰的情况下，蓝藻提取改进模型相比传统的植被提取模型更具有优势。