针对沿海牡蛎养殖模式的特点,使用WorldView-2影像为数据源,以浙江省象山港牡蛎养殖区为研究区,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、NNDiffuse Pan Sharpening、Brovey变换、小波变换(Wavelet Transform)5种融合方法对多光谱和全色影像数据进行融合,选用均值、标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲程度6种客观评价指标,对5种融合结果进行主观定性和客观定量的评价与分析.结果表明:整体上,经PCA方法融合后的遥感影像在保持空间纹理细节信息的同时,光谱信息保持较好,是WorldView-2影像进行沿海牡蛎养殖遥感应用时最适合的融合方法;GS融合效果仅次于PCA;而NNDiffuse Pan Sharpening、Wavelet变换和Brovey变换均不适合浮筏识别与提取.