以黄河流域小浪底水库上游至下游的不同浑浊度水体为研究对象,首先根据各种水体的光谱反射特征与影像颜色,分别定义了清澈水体、半浑浊水体和浑浊水体。然后,使用三种分类方法对清澈水体、半浑浊水体和浑浊水体进行分类。其次,按照各浑浊度水体在各波段的光谱反射的差异性,共使用九种水体指数法对小浪底水库三种浑浊度水体开展对比提取研究。通过计算各水体指数法在水体与非水体的提取值来评估各水体指数法对三种浑浊度水体的凸显能力和对非水体的抑制能力。基于0阈值和大津阈值两种阈值对各类水体指数法提取图像进行阈值分割,分析两种分割方法对不同水体指数法提取水体的影响。之后,采用Gram-Schmidt Pan Sharpening(GS)融合模型融合30米的多光谱数据与15米分辨率的全色波段数据作为精度评估数据。最后,基于OLI影像和ETM+通过构建三种不同浑浊度水体指数法来单独提取不同浑浊度水体的范围。本研究结论有以下几点:(1)归一化水体指数法与决策树方法均可用于水体浑浊度分类,但需要多次设定阈值。前者的优点是进行水色分类时还可以区别背景地物,后者对水色分类效果虽然比较理想,但需要对背景地物进行掩盖。(2)通过比较不同浑浊度水体的提取值与提取精度,发现NDWIblue最适用于凸显和提取清澈水体,NDWIgreen最适用于凸显半浑浊水体,NDWIred最适用于凸显和提取浑浊水体。另外,发现NDWINIR不适用于浑浊水体提取。(3)最佳阈值的选择受水体指数法中三个红外波段的变化影响较大,NDWINIR的大津阈值一般为负,NDWISWIR2的大津阈值一般为正,对于NDWISWIR1而言,其大津阈值一般在0附近。(4)水体提取精度会随着影像分辨率降低而降低,多数情况下会随着水体提取值提高而提高。(5)通过构建归一化清澈水体指数法(NDWIclear)、归一化半浑浊水体指数法(NDWIsub-turbid)、归一化浑浊水体指数法(NDWIturbid)可以实现对不同浑浊度水体的单独提取。