针对水下鬼成像重构质量下降、分辨率退化的问题，分析水体对散斑场传播的作用，提出在重构计算前将参考臂散斑进行校正的方法，以实现对物臂散斑场的退化补偿，进而提高水下鬼成像的成像质量。首先根据近似的S-S（Sahu-Shanmugam）散射相函数和Wells模型推导得到调制传递函数，用来描述水体对散斑的退化作用；然后对参考臂散斑场进行校正补偿，使参考臂散斑与物臂散斑具有相同的退化程度以恢复关联性；最后采用校正后的参考臂散斑进行图像重构。从理论上证明了所提方法在二阶关联计算中会使得图像退化加剧，而在基于伪逆的重构计算中则可以有效提高图像分辨率、改善图像质量。通过仿真和实验验证了理论模型的正确性，该研究为远距离水下目标鬼成像图像恢复提供了新的思路。

长三角一体化示范区内河网水系的水环境容量有限且地势低洼，所以在暴雨季节易发生洪涝灾害。卫星遥感技术因其宏观、动态的特点而成为洪涝灾害监测的重要手段之一。基于哨兵1号(Sentinel-1) C波段合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)影像对淀山湖附近水域的水体识别方法进行了试验，初步实现了2020年梅雨期间多时相水体面积提取，并结合FROM-GLC全球下垫面资料对积水状况进行了分析。根据研究结果可得出以下结论: (1)欧空局官方SNAP软件对SAR影像的斑点噪声具有较好的抑制作用；(2)由于淀山湖水体的后向散射系数在图像上表现为单峰形态，可用阈值分割方法提取水体信息；(3)梅雨期间的水域水情较4月份增长约40 km2；(4)受强降水影响，耕地被淹没区的面积最大，不透水地表和裸地受影响较小。

根据沙氏成像原理，采用450 nm高功率二极管激光器作为光源，CMOS图像传感器作为探测器，研制了一种水体沙氏激光雷达，并利用该雷达系统实现了动态水体衰减系数测量。针对空气-玻璃-水体交界面的折射效应，对水体测量时的像素-距离关系进行修正。在实验室内，利用沙氏激光雷达系统对加入不同质量浓度脂肪乳(Intralipid)的水体进行探测研究，并利用斜率法及Klett法反演得到水体衰减系数。实验结果表明，沙氏激光雷达不仅可以捕捉水体动态变化过程，而且反演获得的水体衰减系数与加入的脂肪乳质量浓度具有良好的一致性，证明了沙氏激光雷达用于水体衰减系数定量探测的可行性，为下一步开放水域测量提供了参考。

地表水体信息的准确提取对于水资源规划管理与相关灾害监测等具有重要意义。以Sentinel-2A MSI影像为研究数据，基于10种典型光谱波段指数算法对鄱阳湖周边区域的水体进行了提取，并以结合目视解译的synthetic aperture radar（SAR）影像水体识别结果作为真值进行了对比分析。实验结果表明：归一化差异水体指数、高斯归一化差异水体指数、伪归一化差异水体指数的识别效果最好，平均F1-score超过95%，且阈值稳定程度较高；改进的归一化差异水体指数适用于城镇区域的水体提取；组合水体指数在水田以及河流区域识别效果较好；增强型水体指数、阴影水体指数均适用于山区，其中增强型水体指数在城镇区域也具备适用性；修订型归一化差异水体指数仅适用于针对大面积水体的识别；面向阴影的自动化水体指数能够有效剔除地形阴影造成的干扰，而非面向阴影的自动化水体指数的整体表现相对较差。

海洋水体光学性质测量是海洋光学理论发展的基础, 水体光学性质测量技术的提高, 也大大带动了其它海 洋光学技术及其应用的发展。回顾历史, 光电技术和光谱技术是水体光学测量技术的主要推动力, 海洋光 辐射传输理论的发展及水色遥感是水体光学测量技术的主要牵引力。论文重点对水体光学性质中基础量 的测量原理、方法及主要产品做了系统的介绍, 其中包括光谱辐亮度和光谱辐照度的测量方法、水体光谱 吸收的测量方法以及光谱散射性的测量方法等。最后, 给出了水体光学性质测量技术未来的发展方向, 为从事水体光学性质仪器开发、相关海洋光技术开发和用户等提供参考。

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分, 地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向, 水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步, 其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。 基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息, 计算简单, 实现容易, 提取效果优异。 归一化植被指数(NDVI)、 归一化水体指数(NDWI)、 高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、 大江大河等开阔水体提取。 近些年来, 随着成像光谱技术的发展, 高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进, 空间分辨率和光谱分辨率不断提高。 与江河湖基本在流域内沿地形分布不同, 城市地表水一般细小, 纵横交错, 形成河网。 在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时, 其面临的图像空间分辨率、 地物类型和地物复杂等, 与江河湖水体提取有很大不同。 因此, 需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。 以此做为出发点和目标, 以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象, 以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源, 通过Youden指数确定最佳阈值, 将总体分类精度、 错分误差、 漏分误差、 Kappa系数作为衡量指标, 分析评价了NDVI, NDWI, HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。 结果表明, 阴影与水体光谱变化趋势类似, 是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。 四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影, 但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。 HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影, 但是无法有效地抑制亮建筑物背景。 通过对不同类型水体和阴影(笼罩下地物)光谱的进一步分析, 虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似, 均在560～600 nm附近存在波峰, 但是水体和阴影波峰高度存在差异, 水体波峰值较大而阴影波峰值较低。 因此, 通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息, 有望进一步抑制建筑物阴影, 提高城市河网水体提取精度。

针对合成孔径雷达(SAR)图像水体目标的筛选和边缘模糊问题, 根据SAR图像的成像特点, 给出了一种基于区域生长和马尔可夫随机场(MRF)模型的水体目标提取方法。首先, 利用SAR图像中水体表面呈现为均匀的低强度区域特点, 采用分水岭方法进行过分割, 确定具有较大面积的区块作为水体的种子区域; 然后, 利用水体的种子区域统计特征进行区域生长, 得到初始水体目标; 最后, 利用融合观测图像局部均匀性特征的MRF模型对初始分割图像进行精确的目标提取。实验结果显示所提方法能正确地提取SAR图像中的水体目标并精确定位目标边缘。