湖泊是地球上最重要的淡水资源之一,具有水产、灌溉、调蓄、旅游和生态平衡等多种功能。近年来,由于社会经济的快速发展和人类活动的增加,我国长江中下游地区的湖泊都不同程度的受到了污染,富营养化速度加剧,影响了周围人民群众的生活,快速有效进行水质监测尤为重要。但是由于受高浓度悬浮物的影响,浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度高精度定量反演一直是研究难点之一。　　 本文以长江中下游蓝藻暴发频繁、水体较为浑浊的太湖和巢湖为试验研究区,通过2004-2010年的多次现场实测数据,分析内陆水体的光谱特性,给出TRM、TBM、ETM以及FBM等4个最常用模型的适用条件和判断标准,然后重点讨论了叶绿素a浓度反演的波段选择和建模过程,试图建立一种合适的叶绿素a反演模型,并用太湖2011年1月和巢湖2009年10月的数据进行优化模型的验证,以此模型来获得湖泊水体的叶绿素a的浓度。　　 同样利用MERIS模拟数据进行建模,得到适合于MERIS数据的优化模型,然后进行模型分析和验证,最后确定适合MERIS传感器的叶绿素a遥感定量分析模型。　　 研究结果表明:(1)对于高浑浊的Ⅱ类水体而言,当应用实测光谱数据或者具有足够多的光谱波段选择时,四波段模型适合高浑浊水体,线性相关性较好,反演精度较高,并且更适合高叶绿素a浓度的水体(此时的决定系数R2达到0.89)。FBM能够有效减少悬浮泥沙和黄色物质的影响,因此具有较高的叶绿素反演精度。此时FBM的最优波段分别为676nm、697nm、732nm和760nm,并得到模型参数斜率ε、截距η的公式。FBM应用于其他时期的太湖数据和巢湖数据中得到理想的结果,有一定的适用性。　　 (2)对于MERIS模拟数据而言,改进三波段模型(ETM)成为应用于MERIS数据的优化模型,线性相关性较好,反演精度较高,ETM得到的波段为8、9、10波段。用浮游植物色素的比吸收系数的经验值得到ETM的斜率ε、截距,η的线性定量方程,应用于MERIS影像验证结果表明,ETM较适合太湖水体,误差在允许的范围内。遥感反演图也表明叶绿素a浓度的分布情况符合实际情况。