水是保障人类生存和经济、社会发展的重要资源,利用遥感、地理信息系统（GIS）技术进行给水保障研究一直是水文领域的热点问题,特别是对于“一带一路”区域,水资源较为匮乏,边境冲突时有发生,进行给水保障研究是影响“一带一路”区域经济和社会发展、保障我国边境安全的重要课题。当前,水体要素的识别和检测大多依赖于目视解译和人工手动标注的方法,自动化程度低,难以满足大范围快速找水的需求,迫切需要自动化程度更高的给水保障研究方法。针对以上问题,本文基于多源遥感数据,结合了深度学习和遥感、GIS等领域的数据分析理论,完成了冰雪和泉点两重要水体信息的自动化提取,进行了基于多源遥感数据的“一带一路”区域给水保障研究,并设计了一套遥感典型水体信息提取原型系统。论文的主要贡献包括以下几个方面:（1）设计了基于DEEP U-Net的Landsat8影像冰雪范围提取方法。冰雪是研究区重要的地表淡水资源,也是研究区地下水的重要补给方式,本文选择了冰雪这一典型水体信息,以Landsat8 OLI影像为数据源,建立了研究区冰雪样本集,利用深度学习语义分割网络Deep U-Net完成了冰雪范围的自动化提取,实验结果表明该方法能改善误检情况,达到较高的识别精度;（2）设计了基于YOLOv3的高分辨率遥感影像泉点检测方法。泉点直接给水是边境地区重要的地下水利用方式,传统的泉点检测主要依靠人工目视判读影像加野外验证完成,效率低下,本文基于高分辨率遥感影像,建立了研究区泉点样本集,利用深度学习网络YOLOv3,实现了典型水体信息泉点的自动检测;（3）针对目前地下水富集评估中评价指标权重确定受人的主观因素影响过大的问题,分析了影响地下水赋存的各因素,构建了格网化的地下水富水潜力区评估指标体系,设计了基于指标体系、格网化分析、结合人工经验的熵权法、Gamma变换以及自然断点分类法的地下水富水潜力区格网化评估模型,完成了研究区地下水富水潜力区格网化评估,该评估方法将客观的相对权重和主观经验指导结合起来,降低了评估过程对人工打分的依赖;（4）进一步,根据GIS矢量数据,考虑研究区地形条件及交通状况,分析冰雪、河流、湖泊、水库等地表水的给水保障模式;根据研究区地下水富水潜力区格网化评估结果,及地下水给水保障有利区域圈定原则,结合地形及交通矢量数据,对圈定的地下水给水保障有利区域进行了具体分析。（5）针对大范围水文地质研究的需求,集成了本文设计的自动化冰雪范围提取方法、自动化泉点检测方法和地下水富水潜力区格网化评估方法,设计了一套集文件管理与显示、水体信息提取和栅矢数据处理为一体的遥感典型水体信息提取原型系统。该系统的易操作性,降低了本文遥感水体信息提取方法在实际工程中应用的难度,为大范围的给水保障研究提供了参考。