悬浮物浓度是内陆水体中最重要的水质参数之一，也是水环境评价的重要参数，其含量的多少直接影响水体透明度、浑浊度、水色等光学性质，影响着太阳光照在水下的分布和浮游植物对光照的利用，最终决定了湖泊的初级生产力。常规的水质监测受人力、物力、天气和水文条件的限制，费时费力、不经济，只能获取局部的代表性样点水质参数。由于悬浮物在空间分布上不均一，其空间分布信息难以从常规的水质监测中获取。通过综合使用遥感数据和当地实测数据建立总悬浮物的估测模型，可以有效地监测总悬浮物在空间和时间上的变化状况，并为其他水质参数的研究提供参考。 本文结合水面实测光谱数据和Landsat TM／ETM图像数据建立了太湖总悬浮物的估测模型。水面实测光谱数据使用ASD地物光谱仪测定。为获得最佳的估测总悬浮物的敏感波段，对实测的水面反射率与总悬浮物浓度值进行了相关分析。结果表明：估测总悬浮物浓度时，采用反射率比值形式比单波段的效果要好，两期数据获得的最佳波段比值分别为R640／R545(2003-11-13)和R624／R594(2004-7-27)。由于不同季节水质的不同，最佳波段比值的具体位置有所偏移，但主要位于TM／ETM的第2、3波段，即相当于TM3／TM2(或ETM3／ETM2)。 在分析太湖水体光谱特征的基础上，根据太湖总悬浮物的季节性分布特征，使用春夏秋冬四季的Landsat TM／ETM图像和准同步的水质采样数据，分别利用统计回归(最小二乘法)和模糊回归方法估测了太湖水体中的总悬浮物浓度。首先提取叶绿素干扰性最小的冬季图像上样点处的反射率值，将各单一波段的反射率以及波段组合与实测的总悬浮物浓度值进行相关分析，表明太湖总悬浮物与Landsat TM／ETM前四个波段的相关性均较好。在波段组合中，(B2+B3)／(B2／B3)与总悬浮物浓度相关性最好，且该组合在春、秋、冬三季都能很好地估测出总悬浮物的浓度(R~2＞0.52)。夏季由于叶绿素的干扰性较大，估测效果不理想。冬季的估测效果最好(R~2=0.81)，模型为lnSS=14.656~*(B2+B3)／(B2／B3)+1.661。其中，lnSS表示总悬浮物取自然对数后的值，B2、B3为TM／ETM图像经过6S大气校正、3~*3低通滤波后第2、3波段的反射率值。 模糊回归能够处理空间信息和测量数据中的不确定性。使用2001-1-15的Landsat ETM图像和准同步的水质采样数据建立了太湖总悬浮物的模糊回归模型，结果表明：与最小二乘回归模型相比，模糊回归的结果更合理，方法更具推广价值。 最后，对研究中尚存在的问题及进一步需要研究的内容进行了讨论。