摘要：为精准识别水体信息并实时监测湖泊水体时空特征及其环境特征变化情况,以洞庭湖为例,基于Landsat-8影像数据分别使用改进的归一化差异水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)、自动水体提取指数(Automated Water Extraction Index,AWEI sh)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)、随机森林(Random Forest,RF)等5种方法提取枯、丰水期水体分布信息,通过精度指标评价及影响因素分析,旨在找到提取精度高、鲁棒性强的水体提取方法。结果表明:5种方法中SVM法水体提取总精度最高且泛化能力良好。研究成果可为各方法适用性提供一定参考,并通过定量分析揭示漏提率在提取精度评价指标中的重要性。