臧传凯，沈 芳,2，杨正东

(1.华东师范大学河口海岸学国家重点实验室，上海 200062;2.上海市崇明生态研究院，上海 200062；3.上海市崇明区水文站，上海 200062)

0 引言

河湖水环境监测是人类一直以来高度重视的环境问题。相对于传统监测手段，遥感技术具有快速、大面积同步观测、周期性等特点，对于获取长期、大范围河湖水环境的时空变化具有显著优势[1]。国内外许多学者通过遥感反演水体中的水质参数实现对内陆河流、湖泊以及海岸带等复杂水域的动态监测[2-3]。水体中物质组成及浓度变化往往会引起水体颜色的变化[4]，遥感技术可以通过感知水体的光谱特征计算水体颜色参量[5]。根据国际照明委员会(CIE)发布的CIE-XYZ颜色的量化标准[6]，Wernand 等发展了Envisat/MERIS、Aqua/MODIS、SeaWiFs和Sentinel-3/OLCI这4种海洋水色传感器的色度坐标计算方法，建立了Forel-Ule(FUI)水色指数色度坐标查找表，实现了利用多光谱水色卫星数据量化水体颜色[5,7,8]。在此基础上，Wang等利用Aqua/MODIS数据计算得到的FUI对太湖以及全球其他大型湖泊进行了水体分类和营养状态评价[9-10]。Zhao等通过设定Hue angle阈值的方法对内陆复杂水体进行了分类[11]。也有学者通过加权调和平均的方法计算水体的表观波长(apparent visible wavelength，AVW)来监测22 a来全球海洋水体的水色变化[12]。该方法适用于不同类型的多光谱和高光谱数据，并且证明了高光谱数据在水体颜色参量精确计算方面的优势。

随着高分辨率卫星遥感技术的发展，一些学者也利用了高分辨率的遥感数据开展了水环境监测[13-15]，然而卫星数据的空间分辨率仍难满足监测内陆狭长河道的需求。……