随着空间科学技术和遥感技术的发展，遥感图像业已成为对地观测的重要数据源，其数据处理以及应用日益成为当前研究的热点。遥感以其大尺度、快时相、大信息量等优势广泛应用于日常生产生活，譬如用遥感的手段来研究太湖的水华污染。太湖水体富营养化日益严重，水华频发，水质问题严重影响太湖周边群众生产和生活。利用遥感影像，有效提取蓝藻信息对分析水华动态分布和进行污染预警和治理有重要意义.常规的水质监测耗时耗力，而且很难反映湖泊水质整体状况。遥感影像分析，凭借其优势，分析蓝藻水华提取结果，取得较好效果，在湖泊水质监测中具有很大的应用潜力。由于遥感拍摄仪器空间分辨率的局限，遥感图像中的一个像元对应的地面区域通常覆盖了多种地物，其像元的光谱实际上是由几种纯净地物光谱组合的线性或者非线性构成。将混合像元分解为典型的地物（即端元）和他们的混合比例（即丰度），可以获取亚像元级的信息，提高地物识别精度。本文针对混合像元，利用元胞自动机模型可以既快速又精准地分析混合像元，本文以MATLAB为平台编制元胞自动化程序,实现水体和蓝藻聚集区域的亚像元级别的分类和统计。论文主要取得如下研究成果：（1）通过对照蓝藻水华和含藻水体波谱特征曲线，得出蓝藻水华的NDVI值大于含藻水体的NDVI数值，所以可以通过NDVI阈值初步辨别水华和含藻水体。再通过波段运算进一步优化所选水华感兴趣区，在HJ-CCD影像上初步勾勒出太湖水华的分布以及统计出水华污染的面积。（2）元胞自动机组成有元胞、元胞空间、规则、时间，根据元胞自动机的组成和元胞自动机理论的特征，把元胞自动机理论引入遥感水华提取，先通过灰度值的线性分解，再通过C++和MATLAB的编程设计实现水华和含藻水体的识别。（3）将元胞自动机理论应用到水华监测的模型中，改进了水华提取体系，实现了水体和蓝藻聚集区域的亚像元级别的区分和面积统计。对新理论模型的准确性进行了检验，结果证实该新方法提高了太湖水华的监测精度。