洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地区为研究区,利用时空自适应反射率融合模型（spatialandtemporal adaptive reflectance fusion model, STARFM）、时空反射率解混模型（spatialandtemporal reflectance unmixing model, STRUM）和灵活的时空融合模型（flexible spatiotemporal data fusion, FSDAF）3种流行算法融合MODIS和Landsat影像,获得Landsat融合影像,采用支持向量机（support vector machine, SVM）对融合影像分类来提取洪水信息,并对其结果进行精度评估。实验结果表明,3种时空融合算法能够有效应用到洪水监测中,且FSDAF算法融合结果在2个研究区都优于STARFM和STRUM。在Gwydir研究区,STARFM,STRUM和FSDAF 3种算法洪水分类总体精度分别为0.89,0.90和0.91,Kappa系数分别为0.63,0.64和0.67； 在New Orleans研究区,3种融合算法洪水分类精度为0.90,0.89和0.91,Kappa系数分别为0.77,0.76和0.81。此研究表明时空融合算法能够有效应用到洪水监测中。
