洪水是由于暴雨、融冰、风暴潮等原因,使江河湖泊水量迅速增加或水位迅速上升的自然现象,是世界上发生频率最高、危害最严重的自然灾害之一。我国地域辽阔,降水分布不均,境内河流众多,是世界上洪水发生频率最高、危害最严重的国家之一。近年来,受人类活动和全球气候变化的影响,洪水的发生频率和严重程度显著增加。因此,通过对河流水面动态变化的识别,实现对洪灾的认识与评估,对于治理水患,兴修水利具有极其重要的现实意义。遥感卫星能够提供有关地球表面特征的各种信息,与基于实地的评估相比,它能够提供及时、客观、准确、区域至全球范围内的地理信息数据,为水资源管理和洪水动态监测提供了高精度的数据资源。针对机器学习应用于河流水面动态变化识别中存在的模型预测精度和迁移性能不足的问题,本研究以长江中上游流域为研究区,以汛期多时相哨兵一号雷达卫星（Sentinel-1）遥感数据为实验数据集,通过定量指标和定性分析方法,完成河流水面动态变化识别模型的构建与优化,设计与实现河流水面动态变化识别系统,并进行系统的测试及应用分析,精准且快速地绘制过去和现在洪水灾害的水面分布图,实现对河流水面动态变化监测和灾害评估。本文的主要工作如下:（1）基于遥感数据的河流水面识别机器学习模型构建与优化。利用实验数据集,在训练区,分别建立基于随机森林,支持向量机,极端梯度提升和卷积神经网络的河流水面识别模型,并通过网格搜索和遗传算法对初始模型进行超参数优化,比较模型的分类性能,结果表明使用遗传算法优化超参数的卷积神经网络模型表现最好,在迁移区域的精度为0.9889,Kappa值为0.9780,F1分数为0.9890。并且结合对各模型绘制的分类结果图定性分析得出,基于遗传算法优化的卷积神经网络是识别水体和水面动态变化的最优模型。（2）河流水面动态变化识别系统的设计与实现。基于最优模型,采用Spring Boot和Thrift框架,设计并实现了河流水面动态变化识别系统。主要功能包括用户管理功能、数据集管理功能、模型管理功能和识别结果管理功能,支持用户登录和注册、数据集的上传和删除、模型上传和训练、遥感影像河流水面识别和结果预览等操作。河流水面动态变化识别系统的应用。为了验证河流水面动态变化识别系统的应用效果,分别以珊瑚坝和黄金河流域为例,利用河流水面动态识别系统和多时相遥感数据,绘制出汛期河流水面动态变化图,得到的结果与当地新闻报道相吻合。综上所述,本研究构建的河流水面动态变化识别系统有效地解决了河流水面动态变化识别模型的预测精度和迁移性能不足的问题,能够精准且快速地绘制过去和现在洪水灾害的水面分布图,可为洪灾灾害评估和高精度卫星遥感数据的应用提供新的技术参考,具有一定的实用性和推广价值。