海洋水色遥感已逐步成为赤潮监测最重要的手段之一,自20世纪70年代第一颗海洋水色卫星上天后,因卫星遥感具有遥感数据获取面积大,获取速度快的特点使得水色遥感研究开始飞速发展。然而,实际中水色遥感传感器接收信号能量90%以上是大气散射引起的,因此大气修正是海洋水色遥感中非常重要的过程,以得到纯净的来自水体的信号,即离水辐射。由于离水辐射中携带者大量水色信息,使用离水辐射可以反演出叶绿素浓度、黄色物质浓度和悬浮颗粒物的浓度这水色三要素。本文首先简要介绍了海洋水色遥感的背景、原理和遥感技术的难点,再从遥感技术发展的角度分别介绍了几种遥感传感器以及其上使用的大气修正算法,同时介绍了近几十年里出现的主要水色要素反演算法,其中包括经验统计算法、辐射传输算法以及半分析算法。本文重点介绍神经网络算法在海洋水色遥感技术上的应用。文中利用NASA网站提供的MODIS遥感资料以及由其制成的各类产品,使用MATLAB中提供的神经网络工具箱,建立神经网络模型,分别进行大气修正和叶绿素浓度的反演。再根据神经网络算法的特点,使用水色遥感传感器接收到的总辐射量直接反演叶绿素浓度,这种反演方法达到分步反演性能的同时,减少了反演的步骤和降低算法的的复杂性,是一种适合工程应用的方法。