水质量是衡量影响河口海岸区域生态环境的重要指标。而悬浮泥沙浓度和漫衰减系数均是影响水质量的关键参数之一。但是实地监测或者设立台站耗时耗力成本巨大,且测量数据区域代表性尚待考究,亟需准确低廉的大面遥感监测补充。准确性和时效性是实施遥感监测的前提,本文围绕实测数据和卫星遥感图像处理两个最主要的环节,对遥感监测悬浮泥沙和漫衰减系数的准确性展开深入研究,并探讨了时效性解决方案。本文第二部分围绕实测数据获取与处理过程,介绍了海洋调查船测量水体光学性质过程及所用仪器,总结和对比了6种光谱数据的获取和处理模型,创新地发展了适合浑浊水体的生物光学模型,总结对比了28种适合浑浊水体的遥感反演算法。准确的实测数据至少可以满足两方面的需求：1)生物光学模型建立和验证需要准确地实测水体光学性质,例如固有光学量(IOPs)、几何条件等等；2)大气校正之后的卫星信号转化为准确的遥感反射率(Rrs(λ))等。本文简单介绍了海洋遥感实地调查过程中常用的几种仪器和操作过程中应注意的问题。本文总结对比了Mobley model (MM), Whitlock model (M), Ruddick-Mobley mode1(RMM),Simis-Olsson(SOM), Toole mode1(TM)和Sokoletsky-Aas mode1(SAM)等6种计算遥感反射率的模型。结果表明：MM, WM, RMM和SOM具有十分相似的数学表达,主要区别在于指向天空的探头测量结果的光学成分和天空光反射率Psky的计算方法；TM和SAM数学表达形式类似,区别在于SAM引入更加敏感的漫射光率dE,并且不考虑TM模型中的残差；在晴朗无云的天气,6种模型计算结果差异较小,而在多云或者阴天时,6种模型结果差异明显；调查船测量的54个光谱样品被分别用6种模型计算遥感反射率,差异变量分析也表明,在阴天时,差异最显著,多云次之,晴天最小,同时,在约460～580nnm波段范围内的光谱差异最小,短波次之,长波差异明显；ρsky在不同天气下数值大小不同,晴朗无云的天气下最大,多云或者雾霾天气次之,阴天最小,在三种天气状况下,Psky均随着波长的变长而增大；数值结算结果显示,SAM计算的遥感反射率Rrs(λ)最大,TM最小,在光谱350-900nm区间,MM,WM,RMM,SOM,TM和SAM获得的负值比例分别为3.1%,0%,0.7%,3.1%,25%和1.1%；波段比值Rrs(645.5)/Rrs(553.6)减少了不同模型处理造成的差异；基于TM处理结果中负值比例较高,可能是由于TM系数化数据来自圣巴巴拉海峡,此环境悬浮泥沙浓度远远低于长江河口及邻近水域水平。SAM完全基于辐射传输模型,并且计算结果负值比例较低,成为根据实测光谱测量计算遥感反射率的首选模型。本文采用半解析处理过程,发展了适合浑浊水体的生物光学模型：1)建立悬浮泥沙浓度(SSC)和颗粒物吸收系数,颗粒物散射系数等水体固有光学量(I0Ps)的关系；2)确立水体固有光学量跟刚好水面下遥感反射率之间的关系；3)确立刚好水面下遥感反射率与刚好水面上遥感反射率之间的关系。模型分析表明：水体吸收系数曲线是非平坦曲线,随着悬浮泥沙浓度的增大,吸收系数变大,吸收极小值由蓝波波段向近红外波段偏移；散射系数是平坦曲线,随波长增长,逐渐减小,而散射系数随着悬浮泥沙浓度变大逐渐变大；Gordon系数和遥感反射率曲线形状类似,曲线峰值随着悬浮泥沙浓度增长而由蓝波波段向近红外波段偏移；在悬浮泥沙浓度较小时(约小于50 g/m3),各个波段的遥感反射率与悬浮泥沙浓度接近正线性关系,这恰巧解释了在不同的线性或者非线性的反演模型在不同水域得到广泛验证。值得注意的是,在此模型中,遥感反射率光谱曲线最大值与吸收系数曲线极小值刚好吻合,这对理解光谱曲线特征和遥感反演具有重要意义。本文总结对比了28种浑浊水体遥感反演模型。对比基于实测数据,使用了相关系数R2,归一化的均方根误差NRMSE和线性百分比误差LPE等三个通用的统计参数,评估模型精度。结果表明：1)在28个反演算法中,其中17个应用了简单的波段比值；综合统计数值和视觉感知因素,以下由Doxaran等(2002),Nechad等(2010),He等(2013),Liu等(2013),Shen等(2014),Sokoletsky等(2014a), Yang等(2015)建立的7个反演算法是所有算法中相对较好的。但是28个算法中,NRMSE最低的算法(Doxaran等2002年提出的)仍然高达97%,LPE高达1.48。本文给出了以下三点可能原因：1) IOPs跟SSC之间的关系受很多变量影响；2)文献算法适用区域与本文研究区域不匹配；3)测量数据或者模型的不准确。但是实测数据与算法预测数据对比表明,在泥沙浓度较高时,Doxaran等(2002), Nechad等(2010)的算法预测准确,而He等(2013),Liu等(2013)等算法轻微低估；相反的,在泥沙浓度较低时,Sokoletsky等(2014a)算法预测准确。而水体漫衰减系数反演算法则采用Gordon等(1974)的准单次散射近似算法,吸收与后向散射之和除以太阳天顶角的余弦值。本文第三章介绍了Sokoletsky等(2014)提出的解析辐射传输模型,分析了长江口及邻近水域可降水量和臭氧量等大气环境因子近几年的时空变化,总结了三种常用的大气校正原理,创新的改进了一种新的简单高效的大气校正方法,,并介绍了本文中采用的除云和去条带的方法。本文介绍了Sokoletsky等(2014)提出的解析辐射传输模型。解析辐射传输模型与6S模型对比结果表明,两者计算的遥感反射率形状接近,极值一致；随着气溶胶光学厚度变大,模型计算结果差异变大；在气溶胶光学厚度较低时,两模型差别较小。本文分析了近几年可降水量和臭氧含量的时空变化规律。研究结果建议了“中纬度大气”类型中“冬季”和“夏季”的可降水量与臭氧含量修正数值,使之更符合长江口及邻近海域的区域特征,拟合了长江口及邻近水域的可降水量和臭氧含量的预测公式。在大气校正方法方面,本文总结分析了由Gordon等(1987),Wang等(2007),Tenre等(1997)等提出的国际上广泛应用的大气校正方法,改进了Wang等(2007)的大气校正方法。结果表明：Gordon等(1987)提出的方法忽略了气溶胶多次散射,近红外波段“黑海洋”的假设仅适合大洋水体；Wang等(2005)方法发展了Gordon等(1987)提出的方法,将其“黑海洋”假设推广到海岸带二类水体的短波红外波段,并考虑了气溶胶不同类型匹配,建立NIR-SWIR方法,得到广泛应用；Tenre等(1997)提出的方法较Wang等的方法,使用了可见光,红外,近红外波段和短波红外等波段,基于遥感影像数据,气溶胶查找表和叶绿素不同浓度光谱曲线进行最优化匹配,确定气溶胶类型和近似叶绿素浓度,但是该方法需要建立不同叶绿素浓度下的光谱曲线库,而二类水体光学性质受泥沙,叶绿素和CDOM等因素综合影响,光学性质复杂,目前只适用于一类水体。本文认为Wang等(2007)的NIR-SWIR方法最适合长江河口及邻近水域。但是针对查找表不公开,多数遥感影像并没有短波红外波段和基于6S的查找表的NIR-SWIR方法结果不理想等问题,调整了NIR-SWIR方法。新方法融合了NIR-SWIR方法与最优化匹配方法的优势,实测数据验证表明,该方法结果整体合理可信；而在MODIS 645.5和553.6nnm波段准确性高,NRMSE分别为11.7%和17.7%。MOD09产品与该方法对比表明,该方法结果比MOD09产品更加准确。同时新方法制定了没有短波红外波段遥感影像在二类水体大气校正问题的解决方案。本文认为高效的图像处理效率是实现遥感监测的基础,在遥感处理程序中创新性的融入最近几年发展起来的通用计算目的图像处理器技术GPGPU。近几年新发展的GPU通用计算技术可以很好的加速遥感影像大气校正效率,为实现未来实时遥感监测提供了新的机遇。本文设计了遥感实时监测系统图像处理的框架,使用高效的C++语言,并融入了近几年发展起来的GPU通用计算技术,加速图像处理。经在NVIDIA GeForce 840M显卡测试表明,计算效率是单纯CPU计算效率的1.93倍。本文创新性地分析了2000至2015年长江口及邻近水域的洪枯季季节平均变化。本文选取27-350N,119-125°E区域作为研究区域,处理了908景MODIS/Terra和192景MODIS/Aqua影像,分析了泥沙浓度及漫衰减系数2000～2015年的洪季、枯季年际变化。结果表明：泥沙浓度与漫衰减系数空间分布模式完全一致；泥沙分布和漫衰减系数呈现季节交替变化；洪季泥沙浓度整体水体低于枯季节；枯季高浑浊水域面积(大于80g-3)约为洪季的1.94倍；洪、枯季高浊度泥沙水域变化在浙江沿海地区,苏北浅滩等地区变化明显,枯季面积远大于洪季。本文创新点在于围绕实测数据获取和处理过程,总结对比了国际上常用的6种辐射测量的模型,并创新的用半解析方法建立了适合浑浊水体的生物光学模型,进行了泥沙浓度与水体光学光学参数之间的定量描述,总结对比了28种遥感反演算法。同时,本文围绕着图像处理过程,分析了解析辐射传输模型,总结对比了3种国际上常用的大气校正方法,改进发展了简单可用的适合浑浊水体的大气校正方法,并进行了实测数据验证。最后,本文融合除云,去条带算法和GPU等新技术,处理了大量的遥感数据,并进行了洪枯季季节平均分析。