浑浊水体中,不同的光学活性物质会影响水上测量得到的表面光谱(简称水上光谱,Rrs)发生不同的变化。光在水中的辐射传播主要包括吸收和散射,后向散射是重要的固有光学量,其特性与水上光谱的变化密切相关,叶绿素a是水体重要的水质参数之一,其浓度是表征水体富营养化程度的主要指标。建立基于光谱的叶绿素a浓度反演模型是当前水色遥感的重点工作内容。本研究基于后向散射与水上光谱的关系,提出了水上光谱的后向散射校正方法,以改进叶绿素a浓度遥感反演模型的应用精度。论文基于2010～2016年14期太湖野外观测数据和室内实验数据,对比了悬浮泥沙控制和浮游藻类控制下后向散射与悬浮泥沙浓度、叶绿素a浓度的关系,分析了后向散射对水上光谱的影响。以改进模型的应用精度为目标,根据悬浮泥沙后向散射和浮游藻类后向散射的影响,提出了水上光谱校正方法,进而构建了太湖水体叶绿素a浓度的光谱估算模型,并对模型进行了应用验证。主要研究内容和结论如下:(1)太湖水体后向散射系数模拟及其适用性分析使用了四种后向散射系数模拟方法,分别为Gordon等1988年提出的基于遥感反射率与固有光学量之间关系的光学闭合模型,Lee等2002年提出的QAA模型、乐成峰等2009年提出的调整QAA模型、Li等2013年提出的IIMIW模型,对太湖水体进行了后向散射系数计算,分析模拟结果与实测后向散射系数的共性及差异性。结果表明:模拟结果与实测后向散射系数光谱变化规律上基本一致,即:在蓝波段范围内后向散射明显,在红波段范围内后向散射较弱。从值域来看,即使对于相同区域太湖的后向散射系数模拟,不同模拟方法计算的结果也存在不同,有的值域为0～0.4m-1,有的则为0～4m-1。通过不同模拟方法结果与实测后向散射系数的对比分析,认为乐成峰等(2009)调整QAA模型与Li(2013)IIMIW模型的模拟与太湖实测后向散射系数具有更好的一致性。(2)水上光谱的后向散射校正和叶绿素a浓度反演根据后向散射的变化规律,划分了悬浮泥沙控制及浮游藻类控制两类水体。悬浮泥沙控制水体的后向散射系数较大,浮游藻类控制水体的后向散射系数较小。悬浮泥沙浓度在75mg/L左右或叶绿素a浓度高于90μg/L左右时,水上光谱一阶微分690nm处反射峰向红波方向移动,且690nm处波段偏移量与后向散射系数呈良好的正相关。对比后向散射与水上光谱的关系,分别建立了光谱的后向散射校正方法和叶绿素a浓度反演模型。分析Rrs(705)/Rrs(670)与叶绿素a浓度的关系,确定了悬浮泥沙控制和浮游藻类控制两类水体的光谱判据。满足Rrs(705)/Rrs(670)<1.6,使用悬浮泥沙控制水体的后向散射校正方法;满足Rrs(705)/Rrs(670)≥1.6,使用浮游藻类控制水体的后向散射校正方法。对于悬浮泥沙控制水体,用675nm水上光谱值对后向散射系数进行归一化作为校正基线,水上光谱减去基线后使用最优波段组合r’(702)/r’(668)建立了反演模型,模型验证的平均相对误差为23.87%。对于浮游藻类控制水体,用443nm水上光谱值对后向散射系数进行归一化作为校正基线,水上光谱减去基线后使用最优波段组合r’(678)/r’(668)建立模型,模型验证的平均相对误差为11.10%。模型诊断表明校正后的残差基本服从正态分布,残差的置信区间也得到了改善。(3)基于后向散射校正的叶绿素a浓度反演模型使用103个样本点建立模型,使用52个样本点进行验证。总体上,模型精度(决定系数=0.95,均方根误差=10.66,平均绝对误差=7.46μg/L,平均相对误差=27.38%)和验证精度(决定系数=0.85,均方根误差=18.77,平均绝对误差=8.85μg/L,平均相对误差=25.39%)均要优于当前常用的叶绿素a浓度反演的三波段和波段比值模型精度,且模型诊断结果较好。论文根据太湖水体光学性质的差异,建立了悬浮泥沙控制和浮游藻类控制水体的光谱判别依据和光谱的后向散射校正方法,并通过太湖水体实测的水上光谱建立了模型,进行了模型验证。本文的方法初步解决了叶绿素a浓度估算模型在低叶绿素a浓度(悬浮泥沙浓度较高)时出现的高估和高叶绿素a浓度(悬浮泥沙浓度较低)时出现的低估,且具有较好的精度。论文使用的方法对其他浑浊水体的叶绿素a浓度的遥感反演估计具有应用参考价值。