遥感图像上的水域识别是图像分类中的一个重要问题。不论是地形分类、水上目标的识别，还是海上遥感应用，都需要准确的水域识别予以辅助。单源可见光遥感图像上的水域识别难以达到准确的识别效果，水域与背景灰度差异不明显时识别效果不理想，在实际应用中受到很大限制。本文针对这一问题，设计出了一种水域梯度特征和灰度特征相结合的水域自动识别方法，根据水域整体较为灰暗并且较为均匀的特性，使得单源可见光遥感图像上水域识别的准确性有了较大的提高。并且通过在后续处理中增加纹理过滤，去除虚假的水域，使得识别更加准确。 由于纹理的方法本身的时间代价较高，采用纹理方法使得遥感图像上的水域识别的处理时间被延长，随着遥感图像分辨率的不断提高、数据量的不断扩大，使得在短时间内完成遥感图像上的水域识别成为一个难题。本文提出了一种图像并行处理的方法，通过多台微处理器搭建的并行平台，使处理的速度得到了很大的提升。这种方法不需要设计复杂的并行图像处理算法，只需要将原有的串行算法加以很少改动，就可以实现并行化。这种并行处理的水域识别方法具有以下优点，1)性能提升较大(参见实验部分)；2)适用范围广；3)实现较为简单。 在上述研究的基础上，本文将这种水域识别方法应用于水上桥梁的识别，证明了此种方法的应用价值。