怎么使用遥感影像进行水体和水产养殖区分类，将 TM 影像的全部 7 个波段和 OLI 影像的全部 11 个波段以及每期相应的归一化差异水体指数（NDWI）作为输入数据集。然后采用多尺度分割方法创建图像对象操作的具体步骤图像对象，

下面是使用遥感影像进行水体和水产养殖区分类的具体步骤：

1. 数据预处理：对TM和OLI影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等预处理，以提高影像质量。

2. 水体提取：利用NDWI指数进行水体提取，将提取出的水体进行二值化处理，得到水体掩膜。

3. 分割图像：采用多尺度分割方法，将影像分割为多个图像对象，每个图像对象代表一个相似的像元集合。

4. 特征提取：对每个图像对象提取多个特征，包括色调、纹理、形状、周长、面积等。

5. 特征选择：通过统计分析和算法筛选，选择出最能区分不同类别的特征。

6. 分类模型训练：采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，训练分类模型，将特征和类别信息输入模型中进行训练。

7. 分类结果验证：使用验证数据集对分类模型进行验证，评价分类精度和泛化能力。

8. 水产养殖区提取：利用分类模型对影像进行分类，得到水体和水产养殖区的分布图。

以上就是利用遥感影像进行水体和水产养殖区分类的具体步骤。