洪泽湖是苏北地区最大的供水水源地以及南水北调工程东线的水源调蓄水库，其水质状况直接关系到沿线地区的供水安全与水资源可持续利用。其中，水体透明度是衡量水环境质量的重要指标，在水生态系统中起重要作用。以洪泽湖为研究区，利用野外实测透明度数据和光谱数据，基于Landsat-8 OLI遥感数据，构建适用于洪泽湖透明度遥感估算模型，验证结果MAPE和RMSE分别为19.8%和0.07 m。将构建的模型应用到2013~2022年洪泽湖Landsat-8 OLI影像上，得到如下结论：①透明度年际变化平均范围在0.18~0.25 m，最高值与最低值分别出现在2019~2020年和2013~2014年，3个湖区整体变化趋势一致，成子湖湾透明度最高，淮河湖湾最低；影响湖区透明度主要因素为风速，其中输沙量是淮河湖湾主要影响因素。②透明度月际变化从1~8月呈上升趋势，8月后逐月下降，最高值0.36 m出现在8月，最低值0.20 m出现在5月；湖区透明度主要受风速影响，成子湖湾和溧河湖湾受气象因素影响明显，淮河湖湾受输沙量及通船等多因素共同影响。

河道流量的监测向气候变化、水资源的监测、水土保持、陆地水循环、洪涝灾害的预防等多个方面的研究提供数据基础，对河流水资源分配及其周围生态环境的监测具有重要的意义。全球范围内，水文站呈现数量减少、空间分布不均的特点，很多河流难以得到连续、完整的流量数据。鉴于此，本研究提出一种使用哨兵1号内陆水监测系统（SIMS）提取河流水体，结合数字高程数据获取水力学参数，使用曼宁公式估算河流流量的方法。选取黄河干流的河曲和府谷段为例，以两个水文站的观测流量为参考进行精度验证。结果表明，在河曲站，该方法估算结果与研究区域水文站实际流量数据具有较高的拟合度，纳什效率系数高达0.89，均方根误差为37.92 m³/s。但是在府谷站，其效果相对较差，纳什效率系数仅为0.10，均方根误差为135.60 m³/s。其主要原因是河道冲淤变化大，断面形态具有不确定性。考虑到所用数据均为全球开放获取数据，该研究成果有望为无资料河流流量监测提供一种新思路，服务流域水文水资源研究。

准确获取季节性湿地信息不仅可以完善多学科交叉的湿地科学体系，而且为湿地的修复工程提供科学依据，对保护湿地、稳定地球气候等具有重要意义。利用Landsat遥感影像，借助Google Earth Engine云平台，对近30年东洞庭湖的季节性湿地及其详细类别进行自动化提取。首先基于东洞庭湖湿地水陆交替的典型性特征，使用随机森林分类算法获得季节性湿地的范围，然后构建季节性湿地类型信息决策树提取模型对季节性湿地细分类。结果表明：①本研究可有效提取湿地信息，季节性湿地分类的平均总体分类精度和Kappa系数分别为88.25%和0.86，季节性湿地细分类的平均总体分类精度和Kappa系数分别为93.28%和0.92。②1989~2020年东洞庭湖湿地面积整体上呈现增—减—增的趋势，其中永久性水域总面积增加了154.02 km²，季节性湿地总面积减少了54.11 km²。本研究所发展的基于Landsat长时间序列影像的季节性湿地信息提取方法，可为季节性湿地的动态变化等相关研究和决策提供技术支撑。