叶绿素是海洋生态系统中的重要能量来源,作为水色三要素之一,叶绿素能够反映出水体的水质状况、浮游植物的生物量、水体的富营养化程度和海域的初级生产力,也能够实现对赤潮的预警,所以对叶绿素浓度的测量、反演和分布特征分析具有重要的价值和意义。GOCI是地球同步水色传感器,GOCI数据的应用具有研究价值。北黄海属于半封闭海域,其海水的更新周期长,自净能力有限,海域水体受到人类活动的影响严重,属于二类水体,其水色要素的反演工作有一定难度。本文的主要工作和结论如下:(1)以MODIS反射率数据作为标准,分析了使用FLAASH、QUAC和KOSC三种大气校正方法后GOCI数据与MODIS数据的相关性,以此来对这三种方法进行评估。对比结果显示,KOSC算法对云雾的判别比较严格,数据可利用率较低,QUAC的精度稍逊于FLAASH算法,FLAASH算法的表现更为稳定且精度较高,而且光谱变化趋势更接近MODIS数据,故本次研究采用FLAASH方法进行大气校正。(2)对比了OC2、OC3和YOC三种经典水色反演算法在研究区域的反演结果,其中OC2算法的R~2最高,为0.7360。又对OC2、OC3和YOC算法的系数进行了优化、因子进行了改进。其中使用B412*B490/B555^2作为因子的OC2模型综合精度最高,其R~2为0.7374,平均绝对百分比误差为27.63%,均方根误差为0.2091μg/L。提出了一种新的双因子模型,经研究发现两个因子为(B443+B490)/B555和B443*B490/B555^2时,模型的综合表现最好,R~2为0.7414,平均绝对百分比误差为27.32%,均方根误差为0.2057。相比OC2、OC3和YOC模型,此模型的精度有一定的提升。(3)检验了双因子模型的反演能力。分析了2015年北黄海叶绿素浓度的时空变化特点。叶绿素浓度的分布特点总体上表现为:近岸海域叶绿素浓度高,高值区面积大,海域中心叶绿素浓度较低。高值区主要分布在北黄海北部、东北部、东部沿岸海域和山东威海附近海域。河流入海口和岛屿附近海域也有较高叶绿素浓度和较大面积的叶绿素浓度高值区分布。