谢勇，李凯云，，李家国，鲍云飞，朱利

(1.南京信息工程大学 地理科学学院，南京 210044；2.中国科学院空天信息创新研究院，北京 100101；3.北京空间机电研究所，北京 100094；4.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094)

0 引言

河流与水库是最重要的淡水资源之一，在调整支流、农业灌溉、防洪排水以及调节全球生态平衡中起着重要作用，是全球经济可持续发展与人类生存和发展的重要保证。未经处理而直接排放的工业废水和生活污水，会导致水生态系统被破坏、河流湖泊污染加剧、部分水域富营养化，给国家带来了严重的经济损失[1]。因此，污染水体的监测在陆地水资源保护与污染治理中十分重要。

传统的污染水体监测主要采用定点定剖面采样进行水质的化学因子分析，面对大尺度的水域时，传统的监测方法则表现出工作量大、投入大、周期长的缺点。而遥感影像具有时效性与宏观性强的特点，能清楚地反映出区域甚至整个流域污染现状和空间分布特征[2]。目前，污染水体的遥感识别算法常采用经验/半经验模型。其中，经验模型的建立是将实测数据和遥感数据进行统计相关分析，得出二者之间的定量关系。例如文献[3-6]通过波段比值、波段差值等波段组合方式分别对悬浮物浓度、透明度、叶绿素浓度、浊度等水质参数进行反演和预测，结果表明实测数据和估算的水质参数值具有良好的一致性，可有效监测水质参数的变化，为水质快速监测提供了有效的技术支持。……