青藏高原作为“亚洲水塔”，是亚洲十多条大江大河的发源地，其水资源环境的变化对下游生态环境具有较大影响。利用遥感影像分类技术可以实现对高原湖泊水体的快速提取和监测。根据青藏高原存在大面积永久性和半永久性积雪的特点，传统的运用归一化水体指数（NDWI）和监督分类进行水体提取的方法通常很难区分湖泊水体和积雪。针对该问题，通过分析高原积雪和湖泊分布区域地貌环境，利用NDWI法和坡度要素构建了针对青藏高原湖泊水体提取的决策树分类模型，并通过设置对比实验的方法对所构建决策树的提取精度进行了验证。实验结果表明，该决策树分类精度可达94.5%，优于NDWI法提取精度的82.5%和监督分类法提取精度的88.5%。

来源平台：桂林电子科技大学学报