农区水体与农区人们的生活是息息相关的,在经济、旅游、娱乐以及生物多样性保护等方面具有非常重要的功能,而这些功能在很大程度上受水质的影响。因此,水质监测可以保持水体功能的可持续性,方便及时掌握农业水资源和水环境状况,对缓解农用水源紧缺状况,改善农业水环境质量状况,推进我国农业的可持续发展意义重大。水质通常是关于水体物理、化学、热量和生物特性的描述。传统的农区水体污染监测一般采用地面定点采样分析法。这种方法易受人力、物力和气候、水文条件的限制,只能了解监测点的水质状况,不能反映整个区域的农田水质差异,并且地面采样分析成本高,速度慢。20世纪60年代发展起来的遥感技术,是一种通过量测从陆地表面获取电磁辐射而推断地表参数的过程,正好弥补了传统水质监测的缺陷,以实时、高效、持久、数据量大、观测范围广等优点在水质监测中发挥了重要作用。目前已成为区域农田水体污染监测和时空动态分析的重要技术手段,突破了传统的地面点状监测,开展了全面的区域农业水体污染监测。遥感技术能清楚地反映出区域流域污染现状和空间分布特征,利用多时相的遥感数据可对同一流域水体污染历史和污染趋势做出研究和预测,这为水资源保护规划可提供准确的信息。农区水体污染的遥感监测主要利用可见光、反射红外遥感技术,其机理集中表现在被污染水体具有独特的有别于清洁水体的光谱反射特征,在某个特定波长区间形成强烈的吸收或反射。受污染的水体中有较多水生生物及杂质,这些物质在不同波段有着不同的吸收和散射作用,造成一定波长范围反射率的显著差异,并且不同污染程度的水体呈现出不同的光谱特征。通过定量反演可以得到有明显特征的污染信息,结合特定时间的地面采样点水质监测数据,可以构建区域范围内的水质遥感反演模型,评价区域农田水体污染状况。这就是利用遥感数据进行水污染定量监测的主要方法。农区水体污染监测的内容很多,目前仅有叶绿素a、悬浮物和透明度三个水质参数在研究和应用中比较成熟。本研究以南京溧水县农区水体作为实验区,以主要水质遥感监测指标叶绿素a、总悬浮物和透明度作为研究对象,采用灰色关联度分析法将地面定位微观监测数据和遥感技术宏观监测数据有机地对接起来,旨在探讨农区水体典型水质参数(叶绿素a、总悬浮物和透明度)在中巴地球资源卫星CBERS数据中的敏感波段或波段组合,研究建立农区水体各水质参数的遥感监测估算模型。最后将所建的三个模型分别应用于2007年7月30日溧水县农区水体,所得结果较客观地反映了水体叶绿素a浓度、总悬浮物含量和透明度的分布情况。本文的创新点在于将在湖泊中适用的水体水质遥感定量监测的理论、方法和技术应用到农区水体中,研究农区水体三种水质参数的遥感定量监测模型,以及所建模型的有效性、精度及应用效果。通过全文研究得出如下结论:1) CBERS影像的CCD数据可以用来对农区水体水质进行遥感定量监测;2)农区水体叶绿素a浓度与CBERS3、4波段之和有最好的相关性;3)农区水体总悬浮物含量与CBERS3数据成正比,与CBERS1数据成反比;4)农区水体透明度与CBERS的1、3波段具有最好的相关性,与CBERS3数据成正比,与CBERS1数据成反比;5)农区水体透明度与农区水体总悬浮物含量成反比。基于上述研究,可进一步研究得到不受时空限制的农区水体各水质参数的遥感监测模型,尽快实现农区水体水质的实时动态监测,在防治水体污染、水灾监测与防治等方面具有广泛的现实意义和应用前景。