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污染问题日渐严重,及时、准确地了解水体水质状况和变化趋势,对于更好的管理水资源和保护水环境具有十分重要的意义。作为常规水质监测方法的必要补充,遥感技术监测水质具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测的优势,同时还能发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染迁移特征。本文在总结分析国内外水质遥感监测已有的研究现状的基础上,以江苏常熟辛庄镇元和塘和常熟昆承湖水体为研究对象,在实测数据的基础上,分析了元和塘水体水质参数叶绿素a和悬浮物的光谱特征。采用微分算法、差值算法、比值算法及和差组合算法对光谱数据进行了波段组合,并分析了叶绿素a、悬浮物和CODMn基于各种波段组合的敏感性波段,建立了基于表观光学特征的叶绿素a、悬浮物和CODMn的高光谱经验反演模型。研究表明波段组合能很大程度提高水质参数与光谱数据的相关性,且比值算法和和差组合算法能很好的抑制和消除因大气和采集时间等环境因素不同而对光谱曲线造成的整体性提高和降低。本论文尝试采用光谱重采样方法,建立了将实测光谱重采样为SPOT-5和CHRIS数据的方法。并对SPOT-5多光谱数据的水质参数敏感性波段进行分析,建立了水质参数反演模型,将该模型应用到SPOT-5遥感影像,反演了昆承湖的叶绿素a浓度,并采用修正营养状态指数评价了昆承湖的富营养状态,结果显示昆承湖水体处于轻度富营养化状态。本论文研究了SPOT-5多光谱遥感影像预处理方法。SPOT-5进行传感器校正时,不同于其他传感器,采用的纠正公式为L_b=DN_b/A+B,增益系数和偏移值均能从头文件中直接读取出。本文采用了6S模型、FLAASH模型研究了SPOT-5多光谱遥感影像基于辐射传输模型的大气校正方法。研究表明FLAASH模型能很好的计算地表反射率,且能一次对所有波段进行校正,是比较理想的大气校正工具。