随着水质污染问题的日渐严重,水质监测已成为社会经济可持续发展必须解决的重大问题.遥感技术以其独特的优势为水质监测和研究开辟了新的途径,它可以实现水质快速、大范围、低成本、周期性动态监测.然而,由于内陆水体的光学特性比较复杂,与大洋水体遥感研究相比,内陆水体的遥感监测始终是一个技术难点.当前内陆水质遥感监测的一个重要发展趋势就是高光谱遥感图像数据的越来越广泛的应用.内陆和近岸水体光谱特性复杂多变,只有高光谱分辨率的遥感数据才能更加有效地捕捉这些光谱信息,从而提高内陆水质监测的精度.利用遥感数据反演水质参数通常有三种方法,即经验方法、半经验方法和基于生物光学模型(水中辐射传输模型)的分析方法.与经验和半经验方法相比,分析方法具有明确的物理意义,其通用性和反演的精度要更高.不过,分析方法的建立需要大量水面实测数据的支持,而且模型中仍然有一些假设和有待完善的地方.本研究以富营养化污染比较严重的太湖梅梁湾为试验区,在16个水面采样点测量了水面光谱,并采集水样后送到实验室内测量水质参数和固有光学量.在分析、总结了太湖梅梁湾水体表观光学特性和固有光学特性的基础上,建立了同时反演三种典型水质参数--叶绿素、悬浮物和黄色物质的基于生物光学模型的分析方法,并取得了较好的反演精度.试验表明,在内陆水质参数遥感监测中,高光谱遥感数据是最佳的数据,基于生物光学模型的分析方法是反演算法的发展趋势.本文的研究工作为业务化运行的内陆水质监测奠定了理论和方法上的基础.