巢湖为我国五大淡水湖之一,近年来富营养化问题严重,水华频发,严重危害了巢湖流域的生态环境。藻蓝蛋白（PC）是蓝藻的标志性色素,可以作为一种定量分析指标来反映蓝藻生物量。因此,利用卫星遥感技术监测水体PC浓度动态变化,进而揭示其时空变化规律对湖泊蓝藻水华的有效防控有着重要意义。本研究以巢湖作为研究区,通过实地采样,同步测定水面反射率光谱与水体PC浓度;对Sentinel-3 OLCI遥感影像进行大气校正、密集水华提取等预处理,分别采用经验统计模型、机器学习模型构建水体PC浓度遥感反演模型;而后综合比较不同遥感模型的适用性,将性能最优的反演模型应用于2016年～2021年Sentinel-3 OLCI影像集上,分析巢湖PC浓度的时空变化特征;结合气象、水文、氮磷营养盐等要素,探究巢湖PC浓度动态变化的影响因素,最后讨论探究PC浓度对蓝藻水华监测的指示意义。研究表明:（1）在PC浓度反演模型的构建上,梯度提升回归模型的反演精度最高,其R~2、RMSE和r RMSE分别达到0.84、49.76μg/L和38.9%,在鲁棒性和稳定性上也有着较好的表现,在富营养化水体参数反演中具有较大的应用潜力。此外,相较于MODIS影像,Sentinel-3 OLCI影像在PC浓度反演上精度更高,可为湖库水体PC浓度的高时频动态监测提供重要数据源。（2）在巢湖PC浓度的空间分布上:夏、秋季节西湖区的PC浓度较高,主要与该区域入湖河流中氮、磷等营养盐的高输入以及巢湖地区的主导风向有关。在巢湖PC浓度的时间变化上:2019年PC平均浓度最高,达到194.8μg/L,2017年PC平均浓度最低,为141.3μg/L;在年内,巢湖PC浓度在1～4月及12月普遍较低,在5～11月较高且波动剧烈,其浓度在时间上变化与气温、日照有显著关系,短期的大量降水也可能导致PC浓度的大幅下降。（3）在PC浓度与蓝藻水华的关系上,巢湖PC浓度与蓝藻水华面积在时序变化上有较高的一致性;通过影像探究巢湖蓝藻水华暴发与同期水体PC浓度大小的空间分布特征,发现巢湖水体PC浓度达到303.9μg/L是水华暴发遥感监测的必要条件之一,其浓度对巢湖蓝藻水华的预报预警有着重要指示意义。