地表水体是水资源的重要组成部分,对地表水体区域定量统计是分析水资源基本情况的有效手段。人工实地勘查作为传统的水体面积测量方法,不仅耗时费力,成本高,而且误差较大,但随着高分专项工程的顺利实施,高分卫星先后成功发射,中国遥感卫星已进入亚米级高分时代,可以利用数字图像处理方法对遥感水体图像进行分析,克服了传统人工水资源测量耗时费力且误差较大的问题。因为遥感图像地形地貌复杂多样,图像中的目标形状、大小和数量等各不相同,所以本文利用自适应形态学理论方法,对遥感图像地表水体区域进行分割。论文的主要工作如下:(1)对遥感图像地表水体分割和自适应形态学的国内外研究现状进行分析并对数学形态学在遥感图像中的基本理论和方法做了剖析。(2)针对对比度较低的遥感图像,目标水体与非目标地物灰度值相近的问题,提出了一种基于自适应椭圆结构元素的形态学遥感水体图像对数增强方法,在滤除水体外噪声,保持水体边缘的同时增强遥感图像对比度。首先利用线性结构张量估计图像特征值和特征向量,并用该特征建立自适应椭圆结构元素,更好地保持水体边缘;然后定义自适应形态学腐蚀膨胀,组合出自适应形态学开闭运算;最后利用自适应形态学运算构造对数增强运算,达到滤除非目标区域噪声并增强遥感水体图像的目的。实验结果表明,该方法不仅能够滤除目标外噪声干扰,增强水体区域目标,而且保证了水体边缘位置和形状,利用灰度切片对增强后图像分割的平均误差小于3.29%。(3)在利用形态学对水体做图像分割时固定结构元素会导致图像中水体特征信息改变(如产生新的人为目标、改变较大目标的边缘位置,破坏原有目标间的过渡区边界,丢失小目标等),对后续水体分割准确率产生影响。为了准确分割遥感图像中的地表水体,提出了一种利用形态学自适应椭圆结构元素的遥感图像水体分割方法,组合衍生出相应的闭运算,消除暗细节噪声对水体的影响并且不会对水体边缘过度拉伸,因而能够更准确地保持水体边缘,在此基础上,运用灰度切片分割出水体区域。实验结果表明,本文方法具有较高的分割准确率,平均分割误差小于1.43%。