本研究利用遥感技术动态监测邛海水体富营养污染物，以叶绿素a质量浓度为核心参数进行反演，建立了适合当地季节的反演模型，实现了对水体叶绿素a质量浓度的宏观监测。通过4月份Sentinel-2影像和实测叶绿素a质量浓度数据，采用pearson相关分析方法选择反演波段，构建了多元线性回归、一元线性回归和一元二次反演模型。结果显示，Sentinel-2数据与叶绿素a质量浓度显著相关。选取反演波段(B8-B4)/(B8+B4)和B8/B4，构建多元线性回归模型，平均绝对误差百分比为20.88%；选取反演波段(B8-B4)/(B8+B4)，分别构建一元线性回归模型和一元二次反演模型，平均绝对误差百分比为38.24%和22.40%。采用反演效果最好的多元线性回归模型对邛海叶绿素a质量浓度进行反演，得到邛海叶绿素a质量浓度在空间上呈现北部高于南部的分布状态，与实际相符。该研究可为相关部门提供动态监测邛海水质和制定水质保护措施提供参考。
 

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