人类的日常生活离不开对水资源的使用,同时它也是社会得以继续发展的基础。然而随着近现代社会的飞速发展和人们对其无节制的使用,全世界水生生态环境的污染已愈加严重。常规水质监测手段耗时耗力,而运用遥感技术对水质进行监测具有快速、准确、周期性等独特的优点,已被广泛应用到日常的水环境质量监测中。环城河位于合肥市中心城区,虽然近些年一直在进行水质治理,然而整体水质质量依旧较差,超出地表Ⅴ类水标准。本文通过结合实测水质参数数据和Landsat-8卫星影像数据,建立环城河水体的水质参数遥感反演模型,为环城河水体的水质质量监测以及富营养化的预警、防治提供基础。本文以环城河水体为研究对象,运用实测水质参数数据以及Landsat-8卫星影像数据,建立关于环城河水体水质参数的遥感反演模型,并利用得到的反演模型进行水质参数的预测,进行了环城河水体的富营养化水平评价。研究内容包括:采集水样的水质参数测定;在spss软件中进行波段值与实测水质参数之间的相关性分析,得出最适单波段和波段组合;运用最适单波段、波段组合以及实测水质参数进行回归分析,得出反演模型,对两种反演模型的精度进行分析验证,最终选取出最适水质参数模型。运用对应的反演模型进行环城河水体的化学需氧量、总磷、总氮、叶绿素a浓度的反演探究,利用反演得出的数据对环城河水体进行富营养化评价。本文研究成果如下:(1)通过分析波段值与实测水质参数数据之间的相关性得到与化学需氧量相关性最高的单波段和波段组合分别是B5、(B2-B5),与总磷相关性最高的单波段和波段组合分别是B5、(B2-B5),与总氮相关性最高的单波段和波段组合分别是B6、(B1-B6),与叶绿素a相关性最高的单波段和波段组合分别是B5、(B6-B7)/(B6+B7)。(2)分别选取单波段和波段组合值为自变量,化学需氧量、总磷、总氮、叶绿素a浓度值为因变量进行回归分析建立线性、对数、二次、立方、幂、指数反演模型。对建立的单波段、波段组合反演模型进行精度分析,发现波段组合反演模型整体的精度要更高。并从中选取最适的水质参数反演模型,应用到2019年4月13日的卫星影像数据中得出,化学需氧量波段组合反演模型中预测值与实测值相关系数为0.7006,总磷波段组合反演模型中预测值与实测值相关系数为0.9028,叶绿素a波段组合反演模型中预测值与实测值相关系数为0.7053,总氮由于光学性质不够明显,在本次研究中未能建立合适的反演模型。(3)利用化学需氧量、总磷、叶绿素a三种水质参数反演模型结合卫星影像数据,对2018～2019年环城河水质参数浓度进行反演,进行水质参数的年际变化分析。分析得到,环城河北段的化学需氧量、总磷、叶绿素a浓度整体要高于南段。化学需氧量浓度随季节性表现为:夏季整体温度较高时,化学需氧量浓度较高;随着温度降低进入秋冬季,化学需氧量浓度会随之下降。总磷浓度表现为春秋季节浓度略微偏高,夏冬两季时浓度会相对降低。叶绿素a浓度随季节性变化为:夏季>秋季>春季>冬季。(4)根据上述三种水质参数反演模型结合卫星影像数据,对2018～2019年环城河水体水质进行反演并进行富营养化评价。根据综合营养状态指数法和评分法分析得出:环城河水体富营养化程度已较高。且环城河北段的富营养化程度比南段更高。富营养化程度随季节变化表现为在温度较高的夏秋季,富营养化程度有升高的趋势,随着温度下降进入冬季,富营养化程度会有降低趋势。图[33]表[39]参[84]。