富营养化是湖泊的主要环境问题之一.中国有丰富的湖泊资源,但是近年来,由于没有合理利用和有效管理,致使许多湖泊面临着富营养化的严重威胁.及时准确地了解湖泊的水质变化情况对于更好地管理利用水资源和保护水环境具有重要意义.遥感技术,尤其是高光谱遥感技术具有监测范围广,光谱含有精确水体信息和便于长期动态监测等优点,在湖泊水质监测中具有极大的发展潜力和优势,成为常规监测方法的有效补充.湖泊水体的反射光谱含有叶绿素a和浮游藻类等信息,利用水体反射光谱可以反演湖泊中的叶绿素a等水质参数.国内外学者对此开展了一系列相关研究,取得了一定的进展.人工神经网络是处理复杂非线性问题十分有效的手段,可以用于水体反射光谱反演叶绿素含量,已有学者进行了这方面的尝试.水体反射光谱不仅与叶绿素a密切相关,还受湖泊浮游藻类种类和数量的影响,但关于这方面的研究比较少,尤其是研究水体反射光谱因叶绿素a含量和藻类不同造成的季节性差异则更少.该文以圆明园福海为研究区域,从2002年7月到2003年10月利用便携式高光谱地物光谱仪多次测量水体反射光谱,并同步采集水样,在实验室测定叶绿素a含量,并进行了藻类定量测量.通过大量的实测数据,分析了福海叶绿素a含量的季节变化和水温、降水对其的影响,以及水体反射光谱的季节变化情况.利用波段比值、红外反射峰位置、光谱一阶微分等方法建立了叶绿素a含量与水体反射光谱之间的关系,得到了很好的结果.在此基础上,分别使用波段比值模型、BP人工神经网络和径向基函数(Radial Basis Function,缩写为RBF)网络,建立了反射光谱值反演叶绿素浓度的模型.结果表明,波段比值法简单快速,但精度较低;BP网络和RBF网络都得到了很好的反演结果,但RBF网络具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值、速度快、结果可靠、能充分利用光谱信息等优良特性,在预测叶绿素浓度中具有很大的潜力.该文还分析了福海2003年藻类数量和优势种的变化情况,优势种的变化为硅藻→隐藻→蓝藻→绿藻→蓝藻,藻类变化与水温密切相关.不同藻类具有不同的光谱特征,导致水体反射光谱曲线在440nm、500nm、640nm附近形状不同,呈现出凹坑、凹槽、肩状等变形.福海的反射光谱由于藻类优势种的不同,在不同季节体现出不同藻类的光谱特征.该文研究结果可为利用高光谱遥感技术监测内陆湖泊叶绿素a含量和浮游藻类生长情况的变化趋势提供有益的参考,为水质遥感的开展提供帮助.