近几十年来,越来越多学者开始关注全球气候变暖这一热点问题,气候变暖必将对生态环境产生影响。冰川作为冰冻圈的重要组成部分之一,是气候变化的重要指示器,气温的持续升高和人类活动的不断加剧,将会引起大量冰川退缩。中国西北地区是山地冰川发育最为密集的区域,其冰川的变化势必会影响中国境内冰川融水淡水资源的储量变化,并对该地区的可持续发展产生重大影响。随着遥感技术的发展与应用,涌现出更多更有效的监测冰川变化信息的方法。本文在青藏高原与新疆地区内选取了四个研究区,利用Landsat系列卫星遥感影像、Sentinel-2卫星遥感影像、数字高程模型、中国第二次冰川编目数据、同期谷歌影像等数据,结合ENVI5.3、IDL、Arc GIS10.1等技术,实现了在有阴影、冰前湖和表碛区影响下的冰川边界准确识别。本文主要研究成果如下:(1)构建了一种改进的自动化冰川提取指数(Automated Glacier Extraction Index,AGEI)旨在提高有阴影与冰前湖影响下的裸冰区冰川制图精度。该指数综合利用了Red、NIR、SWIR三波段的光谱优势,通过比值加权的方式自动降低或消除了阴影与冰前湖对冰川识别的干扰,结合在阴影区冰川目视评估的方法来确定最优阈值,实现了裸冰区冰川边界的准确识别。利用AGEI指数、ML监督分类法、NDSI法、Red/SWIR比值阈值法、NIR/SWIR比值阈值法对包含阴影与冰前湖这两种影响因子的四个研究样区进行了裸冰区冰川边界的提取对比,结果表明改进的指数AGEI能够快速准确的实现裸冰区冰川识别,提取的冰川边界精度最高。(2)通过亚像元评估、单像元评估、小区规模评估三种不同尺度精度评估的方法对改进的指数AGEI和现存的四种冰川分类方法进行全面综合的精度验证。单像元精度评估结果表明,与其他四种方法相比,AGEI的总体精度OAs和kappa系数最高,冰川总误差和非冰川总误差最低;亚像元精度评估结果表明,AGEI最准确地识别了冰川边界混合像元,准确率达74.5%;小区规模精度评估结果表明,AGEI与真值相关性最高,相关系数r~2达0.878,与冰川实际分布最为接近。此外,鲁棒性测试显示,Sentinel-2数据的冰川分类结果与Landsat分类结果相似度达97%,证明了AGEI具有可推广性。(3)基于AGEI指数,引入热红外波段进一步构建了自动化表碛覆盖型冰川提取指数(Automated Debris-covered Glacier Extraction Index,ADEI)用于实现表碛区冰川的自动识别。该指数结合了光学影像和热红外数据的优势,通过亮度温度数据与AGEI指数的比值运算,放大了表碛区和冰缘裸岩区域之间的特征差异,采用密度分层法确定了最优阈值范围,再结合30m分辨率的SRTM DEM数据生成的小于20°的坡度信息,实现了表碛区冰川与冰缘区裸岩的分离。实验结果表明,由该方法绘制的冰川面积与中国第二次冰川编目数据有2.7%的差异;与基于谷歌影像绘制的冰川面积有2.1%的差异,说明指数ADEI结合坡度信息的方法实现了输入数据更少、操作更简单、效率更高的表碛区冰川制图。