高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。 探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征， 能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。 选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量， 提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段， 探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律， 分析水质指标与光谱反射率、 反射率一阶微分、 任意两波段反射率比值及差值之间的关系。 结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致， 但各有差异， 区分度最大的波段在可见光范围； 不同盐度、 溶解性总固体、 电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近， 含量最高的样本光谱反射率最高， 且变化最显著； 浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著， 700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显； 溶解氧浓度为4~49 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本； 在350~380 nm波段范围， 光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化， 叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本； 不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大， 交叉点较多。 此外， 水质指标与原始光谱反射率相关性较低， 光谱一阶微分、 差值指数、 比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。 该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。

随着技术的进步与发展, 国内外学者早已利用不同的技术手段对水质指标的评价与估算开展了大量研究, 但是利用二维荧光峰值估算水质指标的方法尚不多见。 以艾比湖流域地表水为研究对象, 利用多元统计分析和逐步回归分析方法, 对二维荧光峰值和水质指标建立估算模型以初步探究二者的相互关系。 结果表明: (1)艾比湖流域不同河流的水质状况不同, 博尔塔拉河(简称博河)的TN含量最高, 水库及水渠的TP含量最高。 (2)同一水样点有三个荧光峰(Peak1, Peak2和Peak3)且强度逐渐减弱, 不同河流的荧光峰强度不同, 其中博河、 水库及水渠的荧光峰强度变幅最大。 (3)经过荧光峰值与水质指标的相关分析发现Peak1与BOD5, Peak2与BOD5, Peak2与COD, Peak2与DO具有较好的相关性, 相关系数分别为: 0479, 0371, 0655和0618。 将单荧光峰值和水质指标建立估算模型, 经验证四组估算模型的精度较差, 单峰值建模无法达到监测要求。 因此, 在单荧光峰值建模的基础上, 将每个水样的三组荧光峰值和水质指标进行综合建模, 建立多元回归方程, 经模型验证得出三组荧光峰值与DO的综合模型效果最好, R=0756, RMSE=1001。 因此二维荧光峰值与水质指标DO的综合估算模型是可行的, 对干旱区水质指标监测具有一定的参考意义, 为艾比湖流域水资源的开发、 利用及保护提供科学依据。