有色溶解有机物（CDOM）对追踪海洋污染物的迁移转化、研究全球碳循环过程以及维持海洋生态系统的稳定有重要的作用,目前针对CDOM的研究大多需要现场采样运输到实验室进行研究测量,如何对其进行实时在线检测是亟需解决的问题。为了检测海洋表层的CDOM浓度,本文结合激光诱导荧光（LIF）遥感探测技术、机器学习算法开展了海洋水体表层CDOM浓度测量理论与关键技术研究。首先,对海水以及CDOM的光学特性进行了介绍,海水中物质的固有光学性质是由其自身性质决定的,通过其固有光学性质可以反演出海水中物质的信息,所以本文对CDOM的光学性质进行了研究,为后续建立CDOM的荧光仿真模提供了理论指导。介绍了环境因素对CDOM荧光特性的影响,为后续筛选构建基于机器学习的CDOM浓度反演模型的环境因子提供了参考。其次,基于蒙特卡罗方法建立了CDOM荧光仿真模型,用于研究在基于LIF探测海洋表层CDOM浓度过程中,LIF系统激光入射条件、激光波长选取以及不同海水成分等关键参数对探测CDOM浓度的影响。采用了蒙特卡罗方法模拟了光子在水中的输运过程,通过控制单一变量,对海洋表层海水中CDOM荧光过程进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析,对设计LIF遥感雷达探测系统探测CDOM浓度提供了指导。再次,基于LIF技术构建了CDOM浓度线性反演模型,介绍了CDOM荧光的探测方法以及LIF系统的原理,研究了CDOM荧光强度与其浓度的关系,构建了CDOM浓度的线性反演模型,通过仿真对基于LIF的CDOM浓度线性反演模型进行了仿真验证。最后,为了进一步获取海洋表层CDOM浓度水下剖面分布信息,基于深度学习、岭回归以及支持向量机回归三种机器学习算法构建了海洋表层CDOM浓度的机器学习反演模型,并对模型进行了测试对比。通过对模型的不断训练和优化,CDOM浓度的机器学习反演模型的预测结果较理想,为以后设计LIF技术与机器学习技术相结合的CDOM浓度检测系统提供了一定的参考价值。