遥感技术的不断发展和遥感数据的共享平台的搭建，提供了大范围、及时更新的海洋环境数据，同时遥感技术在光谱分辨率、空间分辨率和辐射分辨率上的进一步发展，提高了遥感的反演精度，从而使反演结果越米越接近实际数据，为研究海洋鱼类与其栖息环境之间的关系提供了条件。遥感可以获得的海洋水温、盐度、叶绿素、海面高度和海面风场等环境要素。结合获取的遥感数据与海洋生物学建立数学模型，有助于提高渔业资源动态的预测能力，可以更好地对渔业资源进行评估和开发。　　 本论文以东黄海海域的小黄鱼为研究对象，收集了2001～2002年和2004～2005年这四年中秋季小黄鱼生物学及地理分布数据，并对遥感获得水温、叶绿素、海面高度和海面风场数据与小黄鱼CPUE进行相关性分析，建立它们之间的关系模型，并对模型进行了验证，得出预测CPUE分布与实测资源分布大体一致。　　 其主要研究内容、方法和结论包括以下几个方面：　　 (1)采用ENVI和HDFView软件对遥感数据进行提取，并绘制东黄海海域2001～2002年和2004～2005年四年秋季的海表水温、叶绿素、海面高度和海面风场的分布图。　　 (2)根据调查位置，通过距离平方倒数加权的方法进行内插，得到该位置的遥感要素值。运用Blossom软件对数据进行分位数回归分析，建立小黄鱼生物数据与环境数据之间的模型方程。　　 (3)小黄鱼地理分布数据与水温和叶绿素数据进行相关性分析建立的模型，结果显示HSI模型在Q=0.95时拟合程度最好，CPUE与水温关系极显著，CPUE与水温呈现强正相关性，CPUE与叶绿素呈现正相关性，与交互作用项成负相关性。　　 (4)根据小黄鱼预测CPUE值，建立小黄鱼HSI指数模型，小黄鱼HSI指数等值线的绘制和小黄鱼CPUE分布以及HIS指数曲线与CPUE值的叠加都是通过Surfer8.0软件和ArcGIS软件进行处理的。　　 (5)根据绘制的小黄鱼HSI指数分布等值线对其索饵洄游的适宜栖息地进行分析并进行验证。结果得出小黄鱼在32°N～33°N、122°30’E～123°30’E海域范围内的HSI指数值相对较高，比较适合其秋季索饵，而30°N以南、125°E以东仅有少量分布，渔获率分布与HSI指数分布大部分区域是吻合的，这与东黄海区小黄鱼渔业资源调查结果是一致的。