水是维系生命与健康的基本需求, 人类的生产、 生活都离不开水。 水体中氮磷的超标导致水中营养元素过剩从而水体富营养化, 进而水质恶化甚至造成大范围的影响。 高光谱遥感在内陆水质监测领域的应用越来越广泛, 研究以此为基础, 为减少室外水体特异性因素影响, 通过实验室模拟外界条件搭建实验室实验系统, 并根据国家排放标准分别配制浓度范围在0～2.5 mg·L-1 的40个不同浓度梯度的磷酸钠标准溶液和浓度范围在0～20 mg·L-1 的40个不同浓度梯度氯化铵标准溶液。 获取所有标准溶液的高光谱图像, 对水质参数总磷、 总氮的光谱响应进行了分析, 找出其对应的敏感波段分别在420、 720 nm附近和410 nm附近。 利用主成分分析(PCA)建立高光谱水质反演数据集, 对高光谱图像作辐射定标、 Savitzky-Golay滤波(SG滤波)预处理并利用BP人工神经网络分别构建实验室高光谱总磷、 总氮反演模型, 构建的实验室高光谱总磷反演模型的决定系数为0.980 2, 实验室高光谱总氮反演模型的决定系数为0.860 2。 以江苏宜兴市内某河道为研究对象, 将该模型应用到室外无人机搭载高光谱成像系统获取到的室外高光谱图像数据, 分散选取五个点分别计算结果, 得到总磷、 总氮浓度均值的反演精度分别为95.00%和93.52%。 利用传统方法直接在待测河道观测点取水构建的室外高光谱水质反演模型反演相同五个点得到的总磷、 总氮浓度均值的反演精度分别为86.87%和86.48%。 两组反演结果对比, 发现本研究构建的实验室高光谱水质反演模型得到的光谱反演结果中90%的反演精度略高于室外水质反演模型的反演精度, 证实该研究可对待测河道内总磷、 总氮的含量进行有效预测, 也可为水体总磷、 总氮高光谱遥感反演提供一定技术支持。