随着国家对海洋蓝色经济和海洋生态环境的重视,合理利用和保护海洋资源变得尤为重要。近年来,海洋监测的技术和手段越来越多,水色遥感快速发展,成为监测海洋生态环境的重要手段,应用遥感手段弥补了传统调查的不足,可以实现长时序、大范围监测。海水中叶绿素a是海洋生态环境的重要指标,因此对叶绿素a浓度的长时序监测研究具有重要生态学意义。胶州湾是典型的半封闭型海湾,是青岛的母亲湾,研究其生态环境变化对合理利用湾内资源和保护湾内环境具有重要意义。本文基于实测叶绿素a浓度和同步的Landsat影像,建立了适用于胶州湾的叶绿素a浓度遥感反演模型。通过Landsat影像各波段及波段组合与叶绿素a浓度的相关性分析,选取了 36组较为敏感的波段组合作为反演变量,使用神经网络法和回归分析方法,研究各敏感变量与叶绿素a浓度的定量关系,并最终建立反演模型。通过实测数据验证发现,反演模型精度较高(r=0.73,RMSE=0.69),可以用于胶州湾叶绿素a浓度的监测。基于上述遥感反演模型,本文利用1986-2017年的338景Landsat影像反演了胶州湾叶绿素a浓度的分布图,并进行空间和时间(年际、季节、月)变化特征分析。叶绿素a在空间上分布很不均匀,具有明显的区域特征,大致呈现西北高、东南低,近海岸高于远海岸的特点。胶州湾叶绿素a浓度在1986-2017年间呈现整体上升趋势,其中1998年最小,2017年最大,2011年前大致呈周期性波动且变化幅度较小,2011年后叶绿素a浓度明显增大且持续增加;从季节上看,上春、夏、秋、冬四季整体呈现先下降,后上升的趋势,春季最高,秋季最低;月均值的变化趋势与季节变化趋势一致,1月到12月整体呈现下降趋势,叶绿素a浓度在3月达到最大,8月达到最小。基于时空分布规律研究,本文从自然因素和人类活动两个方面分析了胶州湾叶绿素a浓度时空变化的影响因素。结果表明,胶州湾叶绿素a浓度主要受降水、风速、大沽河径流量等自然因素的影响,气温影响较小而海表面温度略有影响;人类活动,如跨海大桥的修建以及胶州湾流域土地利用与景观格局的改变,对其具有较大影响。