当前湖泊面临的主要环境问题是以蓝藻暴发为主的水体富营养化问题,蓝藻水华暴发对湖泊生态环境以及人类的生活造成很大影响。卫星遥感是大型湖泊水体水质监测最有效的措施之一,有效地利用多源遥感数据识别蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,然而不好的方法会降低蓝藻水华提取结果的准确性,在不同空间分辨率数据上识别的蓝藻水华会产生尺度误差。　　 本文以太湖为研究区,利用2005年10月17日的Landsat TM、MODIS,2007年4月4日的IRS-P6 LISS-3、MODIS和2010年12月3日MODIS(250m和500m)等遥感数据,基于蓝藻水华光谱特征的分析,研究波段阈值(Band2)法、归一化植被指数(NDVI)法、增强型植被指数(EVI)法和浮游藻类指数(FAI)法等已有的蓝藻水华空间分布识别方法,比较结果的准确性,评价方法的优劣,并尝试提出一种新的识别方法;然后讨论空间分辨率的不同给蓝藻水华识别结果带来的尺度差异,用半方差函数描述了不同空间分辨率下NDVI和FAI两种指数的空间变异结构;最后针对FAI法,分析MODIS250m和500m影像上识别蓝藻水华存在的尺度差异,从像元角度定量评价FAI的尺度误差,分析引起提取误差的原因。　　 研究结果表明:(1)在相同空间分辨率下,对比不同的识别方法发现,FAI指数因为去除了大气的影响,不易受环境的变化,可以较为准确地反映蓝藻水华空间分布。而且,不同时期的FAI值波动不大,具有一定的稳定性。　　 (2)相比于高空间辨率的TM、LISS-3影像,低分辨率遥感影像(MODIS)在监测太湖蓝藻水华分布时存在一定的高估现象,存在细节丢失,不够准确的问题。空间变异特性分析表明,相比于NDVI指数,FAI指数空间变异程度较好,能更好地反映水体的空间异质性。　　 (3)在阈值相同的情况下,造成面积增大的像元均分布在蓝藻水华区域的边缘,即水华与水体混合的区域。由于太湖水体中蓝藻空间结构分布不均一,出现了纯净水体和蓝藻水华组合的混合像元,给蓝藻水华识别带来很大的不确定性和误差。结果的尺度差异是水体的空间异质性导致的,即存在水体和水华混合组成的像元导致提取面积有误差。