利用卫星遥感影像快速、准确地提取水体信息已经成为水资源调查、城市绿化度调查及湿地保护的重要手段。传统传感器造价高昂、研究周期长等因素制约了遥感应用技术的发展。小卫星以其成本低廉、研究周期短、方式灵活、易于发射等优点,成为当前航天器发展的研究热点。本文以我国发射的“北京一号”小卫星影像为研究对象,重点对影像间的融合算法及其实现过程、融合后影像的质量评价以及利用遥感技术进行水体信息提取三方面进行理论分析和实验研究。本文对高通滤波法、彩色空间法、PCA变换法、小波变换法、基于小波的IHS变换等像素级融合方法进行详细的分析、归纳和实现,得到多种方法的“北京一号”影像融合结果。运用基于人类视觉的主观评价法和基于数理统计的客观评价法对融合后的影像进行单指标质量评价。同时,引入效用模拟的人工神经网络法对单指标进行综合,获取最适合“北京一号”影像特点的融合结果。在此基础上利用遥感影像的多种分类技术进行融合后“北京一号”影像的水体信息提取。研究根据融合影像质量评价方法的互补性,建立了包括三个评价过程、五个评价指标、一种指标综合计算方法的遥感影像质量综合评价体系。实验结果表明,“北京一号”4米全色影像与32米多光谱影像之间存在可融合性。多种算法能够在保持光谱信息的基础上,提高影像的分辨率。但是由于融合分辨率比例过大以及融合算法间的差异,融合后影像质量差别较大。经过三重质量评价,基于小波的IHS变换算法较其他算法更适合“北京一号”影像。