水是维系生命与健康的基本需求,人类的生产、生活都离不开水,水体中氮磷的超标导致水体富营养化,导致水中营养元素过剩,引起水质恶化,产生大范围的影响。而传统的水质监测方法需要水质检测人员在采样点进行水样采集,并将采集到的水样尽快送到相关质检机构进行化学分析,这种方法需要大量人工和时间的投入,更无法实时对面积大、长度长的水域进行监测。高光谱图像数据的光谱分辨率较高,具有丰富且连续的数据信息,可以更加精细的刻画地物特征,可以用来对水体污染情况和水质参数含量的研究。高光谱遥感在内陆水质监测领域的应用越来越广泛,本文研究以此为基础,为减少室外水体特异性因素影响,通过实验室模拟外界条件搭建实验室实验系统,构建实验室高光谱水质反演模型,实现反演精度的提升和适用范围的扩大,具体如下:（1）利用实验室模拟实验,配制浓度范围在0-2.5mg/L的40个不同浓度梯度的磷酸钠标准溶液和浓度范围在0-20mg/L的40个不同浓度梯度氯化铵标准溶液。获取所有标准溶液的高光谱图像,对水质参数总磷、总氮的光谱响应进行了分析,找出其对应的敏感波段分别在420nm、720nm附近和410nm附近。利用主成分分析建立高光谱水质反演数据集,通过对高光谱图像辐射定标、Savitzky-Golay（SG）滤波进行预处理并利用BP人工神经网络的方法构建实验室高光谱水质反演模型,构建的实验室高光谱水质反演模型对总磷、总氮的决定系数（R~2）分别为0.9802和0.8602。（2）为验证实验室高光谱水质反演模型的反演精度和适用范围,以江苏宜兴室内某河道为研究对象,将该模型和数据集应用到室外无人机搭载高光谱成像系统获取到的数据上,分散选取五个点分别计算结果,得到总磷、总氮浓度均值的反演精度分别为95.00%和93.52%。利用传统方法直接在待测河道观测点取水构建的室外高光谱水质反演模型反演相同五个观测点得到的总磷、总氮浓度均值的反演精度分别为86.87%和86.48%。两组反演结果对比,发现本研究构建的实验室高光谱水质反演模型得到的光谱反演结果中90%的反演精度略高于室外水质反演模型的反演精度,证实该研究可对待测河道内总磷、总氮的含量进行有效预测,也可为水体总磷、总氮高光谱遥感反演提供一定技术支持。