El Corredor Económico China-Pakistán es el área piloto de la Franja y la Ruta, donde los glaciares y los lagos están ampliamente distribuidos. En los últimos años, el calentamiento global ha acelerado la expansión de los lagos glaciares, lo que ha aumentado el riesgo de desastres naturales como la ruptura de lagos glaciares. Es importante monitorear los lagos glaciares en esta región. En este artículo, proponemos un método que combina el análisis de imágenes orientado a objetos con el reconocimiento de límites (OOBR) para extraer lagos en varias áreas de estudio del Corredor Económico China-Pakistán (CPEC). Este método reconoció el límite del lago con la característica simétrica de acuerdo con el principio de crecimiento de semillas del algoritmo de cuenca, lo que puede corregir el límite extraído por el método orientado a objetos. La precisión general del método propuesto es de hasta el 98.5% con imágenes de la serie Landsat. Los experimentos también muestran que la precisión general de nuestro método es siempre superior a la del método orientado a objetos con diferentes escalas de segmentación mencionadas en este artículo. El método propuesto mejoró la precisión general sobre la base de los resultados obtenidos por el método orientado a objetos, y los resultados con el método propuesto son más robustos a las semillas que los obtenidos con el método de corrección de límites del algoritmo de cuenca. Por lo tanto, el método propuesto puede obtener una alta precisión de extracción mientras reduce la complejidad de la extracción orientada a objetos.