通过真三维Monte Carlo模拟方法来建立水槽定量化试验光谱的修正模型，利用该模型可以为水体生物一光学模型的建立提供现场实测数据，并有望成为一种新的数值水槽工具。在对现有二类水体大气校正算法进行总结的基础上，开展了适用于中国近海及内陆水体的大气校正算法研究，并应用于MODIS和MERIS传感器。本文主要研究内容包括：　　 (1)通过MonteCarlo模拟获得水槽以及开阔水体光谱，并建立针对不同水体在不同光照及观测几何下水槽与开阔水体光谱库，那么，由室内水槽实测水体光谱可以得到开阔水体光谱。　　 (2)建立了利用MODIS250m分辨率数据进行二类水体大气校正的算法，该算法融合了MODIS1km分辨率波段在水色大气校正中的优势以及250m分辨率波段的高空间分辨率，为MODIS在面积较小的内陆及近岸水体中的应用提供了一个新的思路。　　 (3)基于MODIS数据，SeaDAS5.2在处理中国近海较混浊水体时，大气校正算法失效。为此，对其进行了改进：在计算混浊度系数时，利用宽波段来替代在混浊区域易于饱和的窄波段；基于生物光学模型，对实测高混浊水体光谱进行了优化，以优化后的光谱为基础进行迭代，效果较优化前有所改善。将改进算法应用与中国近海，效果较SeaDAS5.2有所提高。　　 (4)以MERIS为例，针对比较混浊且现有大气校正算法失效的水体，提出了一种无需严格气溶胶校正的大气校正算法。对于比较混浊水体，水体信号在总信号中所占比例上升，气溶胶信号比例则下降，那么对于两相邻波段，其气溶胶信号变化较甲缓，则可以认为这两个波段经大气分子散射校正所得信号的差值中已无气溶胶信息，只包含有水体信息，进而实现大气校正。