遥感技术应用日益广泛，遥感数据多平台、多波段、多视场、多时相、多角度和多极化之类的特征不仅通过能获取大范围高时间分辨率的遥感影像来填补了人工观测的缺失，这样我们也能又方便有快速的手段来监测湖冰。

多个研究表明，研究湖冰变化研究领域中学者广泛应用多光谱和微波遥感数据，把湖冰作为研究中心，主要分析对象是冷冻时间和冰厚的冻结区域变化。合成孔径雷达卫星数据不受天气条件的影响，并能成功监测湖冰物候，Surdu, C. M., et al. (2014) 基于1991-2011年的ERS-1/2 synthetic aperture radar (SAR) 遥感数据对North Slope of Alaska (NSA) 的浅湖的湖冰物候进行研究，分析湖冰对气候条件变化的响应，发现冰冻向湖岸的冰呈现减少的趋势。

利用微波数据进行湖冰物候监测具有不受天气条件影响的优势，但是SAR 数据的重复周期一般比较长为XX天，而Reed, B., et al. (2009)，Pierson, D. C., et al. (2011)的研究表明，相邻年份的湖冰的开始冻结日期最短相差时间仅为1天，而微波XX天的时间分辨率监测不到这种变化。微波数据能看出冰厚在总体上是逐年变薄的，尤其是在最近的几年，但是不能表现出较好的年变化趋势Surdu, C. M., et al. (2014)。

多光谱遥感数据具有成像范围广、时空分辨率高、易获取等优势，是湖冰物候研究中的主要监测方法，特别是，高分辨率遥感卫星在近几年的发展已经为冰川和湖泊变化的研究强有力的技术支持。 许多研究都使用多光谱数据成功地监测湖冰候。Latifovic, R. and D. Pouliot (2007)基于AVHRR数据在近红外波段的反射率，利用绘制反射率光谱曲线的方法，成功提取了湖冰物候信息，且与实地观测结果表现出较好的一致性。Wynne, R. H. and T. M. Lillesand (1993)利用AVHRR数据对Wisconsin的湖冰物候进行提取，与实地观测数据相比，湖冰开始融化的年平均时间相差仅为0.6天。Nonaka, T., et al. (2007)利用MODIS数据成功观测了亚欧大陆17个湖泊的湖冰开始消融时间，误差小于3天。Karetnikov, S. G. and M. A. Naumenko (2008)利用飞机和MODIS卫星数据获取了欧洲Ladoga湖泊的湖冰物候年变化趋势，并且趋势显著。Gou, P., et al. (2015)基于MODIS发射率产品利用单波段阈值法对纳木错湖的湖冰物候进行监测，利用实测湖面温度值和湖面辐射对监测结果进行验证，表现出较好的一致性。Yao, X., et al. (2016)利用MODIS数据对可可西里西区的湖冰物候进行监测，研究发现2000-2011 年期间，可可西里地区湖泊开始冻结和完全冻结时间有所推迟，变化速率分别为0.73 d/a和0.34 d/a。Weber, H., et al. (2016)利用AVHRR数据提取湖冰物候，并与实测站点数据进行比较，表现出了较好的一致性，成功填补现有的数据缺失。Smejkalova, T., et al. (2016)利用MODIS近红外波段的反射率，提取北极湖泊2000-2013年的湖冰物候信息，发现湖冰开始融化趋势比之前研究的更加明显。

孙爱民（2015）利用 Landsat数据对26年的遥感影像来进行研究和分析博斯腾湖水面积年际变化趋势。他们从水体提取和算出湖水面积并分析面积变化情况，对比长时间内湖泊水体范围，最终总结出湖水范围对空间变化规律， 然后，他利用 2000年到2014 年的 MODIS 数据对湖水面积进行监测并把监测结果和实测水位数据对比验证 Landsat数据的监测结果；最后结合山地和平原地区博斯腾湖流域的降水和温度资料并结合人类活动的影响，湖泊面积变化与降水，温度和人类活动变化之间的关系进一步研究。徐永明（2012）通过不考虑光合能耗和水平方向能量传递，净辐射等于土壤热通量，湿热通量和潜热通量的总和。