天山位于亚欧大陆中部，是现代冰川的主要分布区之一，该地区冰川融水形成了数量多且分布广泛的冰湖。冰湖是气候变化的重要指示器，也是中国西北干旱与半干旱地区重要的地表水及地下水供给来源。由于地形因素和地物光谱特征的影响，使用单一的水体指数进行遥感影像的冰湖提取时，难以较好地区分出冰湖、山体阴影和积雪。本研究以天山地区为研究区，基于Google Earth Engine云平台，以Landsat 8遥感影像为数据源，根据冰湖的空间位置（缓冲区范围）、地形特征（坡度、高程）以及光谱特征，构建了冰湖决策树提取方法，并与NDWI（归一化水体指数）、MNDWI（改进的归一化水体指数）阈值法进行了精度比较。结果表明：决策树法能够有效减小山体阴影和积雪影响，更有效地提取冰湖信息，提取结果总体精度为89.14%,Kappa系数为0.783,F1分数为87.85%。结合了空间位置、地形特征和光谱特征的决策树方法为冰湖的动态监测与研究分析提供了一种较为高效的提取方法。

来源平台：干旱区研究