深水航道位于长江口三级分汊口南港～北槽之间，被人们誉为“黄金水道”，对上海的经济发展有着重要的作用。因受到巨大潮流、径流和上游来沙的影响，长江口河槽变化复杂，地处口门的拦门沙航道已经严重制约了上海等长江三角洲地区的经济发展和我国航运事业的发展。到目前为止，有关长江口深水航道河槽河床变化和航道回淤规律的研究还比较少。其中航道回淤问题的核心问题是泥沙问题，本文主要就长江口深水航道及附近海域的悬浮泥沙浓度开展研究，以进一步加深对河床演变规律、深水航道回淤规律的认识。　　 本文在系统总结国内外有关悬沙浓度遥感研究的基础之上，以长江口深水航道及其附近海域为研究区，利用美国ASD Field Spec光谱仪，对研究区的悬沙水体进行了野外光谱反射率的测量，同时采集观测站点水样，并带回实验室用滤膜法测定了悬浮泥沙浓度。在对光谱曲线进行预处理之后，分析了悬浮泥沙浓度和遥感反射率之间的相关性，总结了光谱反射率随悬浮泥沙浓度变化的规律。然后选取对悬浮泥沙浓度变化敏感的波段，利用数学分析方法建立了悬浮泥沙浓度和遥感反射率之间的统计模式。对准同步Landsat-5 TM影像数据进行预处理后提取了遥感反射率，结合遥测表层悬浮泥沙浓度，利用BP神经网络方法对长江口深水航道海域悬浮泥沙浓度进行了研究。通过分析研究取得如下成果：　　 1.对悬沙水体光谱反射率与泥沙浓度数据统计分析发现，两者之间的相关性因波长位置不同而存在差异。在可见光波段泥沙浓度与光谱反射率之间的相关性较差，而波长大于730nm波段相关性却很强，最大值为0.96。　　 2.悬沙水体光谱曲线呈现明显“双峰”特征，第一反射峰位置在600～700nm，相比于第一个反射峰，第二个反射峰宽度比较窄，出现在近红外波段，其中心波长位置约在810nm处。　　 3.基于最小二乘法，建立了水体悬浮泥沙浓度和光谱反射率之间的统计回归模式。其中900nm波长建立的模型预测精度最好，其次是731nm波长处的反射率一阶微分所建立的模型。从整体上看，指数模型的预测精度要优于二次三项式模型的预测精度。　　 4.建立了泥沙浓度和对应波段反射率之间的统计回归模式。结果发现，TM3和TM4波段反射率与含沙量的相关性较好，能够较好地反映水体含沙量信息。　　 5.分别以TM影像2、3、4波段的反射率作为输入，悬浮泥沙浓度作为输出，结合遥测的悬浮泥沙浓度，建立BP神经网络。研究发现，当隐含层神经元数目为8个时，BP神经网络的训练效果最好，RMSE仅为0.102，拟合度达到0.899。BP神经网络预测的最大相对误差为28％，最小为6％，总的相对误差为21.5％。