刘 宇，朱丹瑶

（牡丹江师范学院历史与文化学院，黑龙江牡丹江157012）

随着经济的高速发展，我国内陆水体的污染不断加剧，致使一些湖泊藻类物质急剧增多，富营养化状况也日趋严重。藻类的富集与死亡不仅会降低湖泊的功能与作用，还可能通过食物链进一步损害人类身体健康[1]。地表水状况与饮水安全已然成为影响生态与社会发展的重要因素。水质监测作为水污染防治与评价的重要依据，其结果直接影响区域生产与居民生活用水[2,3]。传统的水质监测不仅耗时长，费用高，且难以及时地掌握整个研究区水质的空间分布状况。遥感技术凭借其独特优势已被广泛应用到了水质监测中[4,5]。随着遥感监测研究的日益成熟，水体中可监测指标也在不断增加。在众多水质参数当中，叶绿素a 作为藻类物质的重要组成成分之一，一直是内陆水体富营养化状况监测的重要参数指标[6,7]。

目前，国内外已有不少关于内陆水体叶绿素a浓度的遥感监测研究，但无论采用哪种方法，其研究的范围主要集中在富营养状态的水域，对于中/贫营养状态的水域研究较少。如：在传统经验模型中，Gitelson 等[8]利用植物色素在700 nm 附近荧光峰位置与叶绿素a浓度的变化规律进行建模，估算了浑浊水体叶绿素a浓度；Hoogenboom 等[9]在Ljsselneer湖区，通过分析水体光谱数据发现，波段比值Rrs(708)/Rrs(676)在叶绿素a 浓度建模中精度最高；Ricardo 等[10]通过分析FLH(Fluoresce Line Height)算法在MODIS 影像的应用，发现该算法较依赖于波段位置的准确性。马万栋等[11]利用高光谱数据对比研究发现，反射峰面积模型NPA(Normalized Peak Area)较适合用于实测高光谱数据来反演叶绿素浓度。……