遥感影像空间覆盖广、更新周期短,是快速提取大区域水面信息的可行技术,对水资源开发利用、管理和保护具有重要意义.针对年际内受降水波动性影响,充分应用年份内所有可用的影像数据构建年均水体指数,来减少单期影像难以准确反映年内水面特征的问题,利用Google Earth Engine(GEE)遥感云平台解决了传统影像下载和桌面端处理海量影像数据效率低的问题.以黑龙江流域为研究区,以Landsat 影像为数据源,结合地形数据,提取1987-2019年常年水面和季节性水面.研究结果表明:1)相较于单期影像数据,年均水体指数能更全面反映水面的时间信息,水面提取总体精度达到95.32％,其中,常年和季节性水面的总体精度分别为96.59％、94.61％;2)与已有数据产品相比,提取的常年水面更加连续、完整,质量更好;3)近32 年来,黑龙江流域常年水面面积波动较大,呈减少趋势,年均减少14.82 km2;季节性水面面积相对平稳,呈增加趋势,年均增加12.81 km2.