中亚干旱区水资源管理问题尤为突出,研究全球变暖背景下的中亚干旱区水质问题已迫在眉睫。艾比湖流域水质急剧恶化,严重威胁到国家西部重大战略的顺利实施和少数民族地区的经济持续发展。因此,研究选择艾比湖流域为研究靶区,以“流域水质监测”为主线,遥感(空-地联合)及三维荧光技术为手段,基于立体式实验探讨联合技术的结合模式,揭示水质指标-水体组分固有反射特性-水体表观射率三者之间的内在响应规律,定量表征水质指标与水体组分固有光学特征、水体表观反射率之间的关系。在此基础上,建立遥感和三维荧光技术支持的水质指标监测模型并进行水质评价。结论如下:(1)本文基于中国和世界卫生组织地表水水质监测标准并结合水中物质含量对光谱的反射特性、水质指含量标超标对人体健康的危害程度,构建了适合于中亚干旱区水质评价的评价指数(Water quality index,WQI),对艾比湖流域的河流和湖泊的水质现状进行评价,发现精河、博尔塔拉河上游水质良好,适应类人饮用,艾比湖湖水水质最差,WQI值高达4000。(2)地物光谱特性是基于遥感和三维荧光技术实施水质监测的基础,为了更好的挖掘光谱数据的信息,文章引入了分数阶微分等一系列手段,实现了 Sentinel-2,Sentinel-3数据与地面实测高光谱,三维荧光光谱数据波段的匹配,为空-地联合一体的光谱数据融合和光谱数据特征提取奠定基础,本研究通过机器学习的放大组合算法、光谱指数(DI、RI和NDI)、荧光基线等方法实现了多源光谱数据的融合,提取了适合于干旱区水质监测的敏感光谱数据,光谱敏感指数,光谱数据、光谱指数与水质WQI值的关系在0.01显著性水平下R2均大于0.6。(3)卫星遥感多光谱和荧光光谱技术支持下实施艾比湖水质监测,选择Sentinel 3 OLCI的0阶微分值与艾比湖FLH数据进行联合监测,最优、最佳模型为PSO算法优化的SVR模型,模型的R2为0.81,RPD为1.72。模型稳定性强,最后基于此最优模型,实施了艾比湖水质WQI的反演与制图。(4)基于近地遥感高光谱技术与三维荧光技术联合实验,实施艾比湖流域河流水质监测,选用不同阶微分下遥感高光谱敏感性波段、遥感高光谱指数和三维荧光组分数据和三维荧光光谱指数作为输入数据建立估算模型,发现最优、最佳模型为基于1.6阶微分数据所构建POS算法优化下的SVR模型,模型的R2为0.92,RPD为2.89,模型稳定性强,预测能力可靠。在应用上,本研究通过联合技术手段能够提高水质指标监测精度,突破单项技术在水质监测精度低、监测参数不全面的瓶颈。为推动内陆干旱区水质监测研究进程,保障西部水安全及国家“一带一路”重大战略的顺利实施提供一定基础。在理论上,本研究引入光谱放大组合算法实现了光谱数据特征的重排列,丰富了光谱研究方法,分数阶微分在数据处理中的应用,突破了长期以来整数阶微分在光谱数据处理中的限制,为光谱数据的处理奠定了基础。