湿地生态环境建设是我国生态安全体系建设的一个关键环节,也是实现经济与社会可持续发展的重要基础。乌梁素海湖泊湿地是世界范围内干旱半干旱地区最具代表性的湿地之一,也是东亚-澳大拉西亚迁飞路线和中亚迁飞路线重要的繁殖地。上世纪九十年代至今,对乌梁素海湖泊湿地的过度开发导致乌梁素海生态环境破坏严重,同时乌梁素海生态补给水量减少,造成乌梁素海湿地生态功能严重退化,湖泊水体富营养化严重,沼泽化进程加快。对乌梁素海湖泊湿地生态环境状态进行科学检测与发展趋势预测,已成为湿地生态环境治理必须解决的关键问题之一。叶绿素a可以反映出湖泊水质富营养化程度以及受污染程度,是水质监测中的一个重要指标。BP神经网络是一种解决非线性问题的有效方法,常用于预测。本文基于BP神经网络对乌梁素海叶绿素a浓度反演进行了相关研究,通过解析遥感影像数据实现对乌梁素海湖泊湿地叶绿素a浓度的监测。主要研究内容如下:（1）获取乌梁素海采样点叶绿素a浓度实测数据和同期的哨兵二号遥感影像数据,遥感影像数据进行预处理后,把遥感影像全部波段反射率作为输入数据,基于BP神经网络和遥感影像初步构建乌梁素海叶绿素a浓度反演模型。使用测试数据对训练好的模型进行检验,结果显示反演模型的决定系数（R~2）为0.22,均方根误差（RMSE）为9.56,表明使用BP神经网络反演乌梁素海叶绿素a浓度是可行的,但是初步构建的BP神经网络反演模型的反演精度较差。（2）对初步构建的BP神经网络模型反演效果进行深度分析,采用对遥感影像波段的反射率进行相关性分析以及为输入数据增加时间维度的方法对BP神经网络的输入数据进行优化,在其他条件不变的前提下,重新构建BP神经网络反演模型。实验结果表明优化输入数据后模型反演精度有了较大的提升,反演模型的决定系数（R~2）为0.619,均方根误差（RMSE）为5.78。（3）BP神经网络存在收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺陷,本文使用粒子群算法结合反向传播对BP神经网络进行优化,在粒子群算法进行解空间广泛搜索的同时使用反向传播算法对粒子群中个体最优和群体最优进行更新。实验结果表明,粒子群算法优化后的BP神经网络反演精度进一步提升,PSO-BP反演模型决定系数（R~2）为0.828,均方根误差（RMSE）为3.77,同时粒子群算法优化后的BP神经网络反演模型收敛所需的训练次数更少。综上,BP神经网络反演模型有效地克服了传统经验模型无法处理非线性问题的局限,并且使用粒子群算法优化BP神经网络后模型的反演精度更高。研究表明使用遥感影像结合BP神经网络对乌梁素海叶绿素a浓度进行反演有着良好的可行性与广阔的应用前景。