摘要：丹江口水库作为南水北调中线工程的水源地,其水质状况直接影响到受水区经济发展和居民用水安全。本研究针对丹江口水库现状水质监测存在的耗时耗力、成本高、监测点有限等现象,基于遥感技术和智能算法的基本理论,利用高分辨率遥感数据和实测水质数据研究典型水质参数氨氮的遥感反演技术。将构建的人工神经网络模型应用于丹江口水库,获得2007~2009年丹江口水库氨氮浓度时空分布图。结果表明,人工神经网络模型能有效地反演丹江口水库氨氮的时空分布情况,率定期和验证期的平均相对误差分别为3.59%和19.28%,相较于多元回归模型的8.3%和22.4%而言,人工神经网络模型反演效果更为精准,更能模拟实际情况;研究时段内,丹江口水库水质总体上趋好,氨氮浓度均低于地表水环境质量II类标准限值,丰水期明显高于枯水期。水质遥感反演作为一种非传统性的监测手段,具有空间全覆盖、快速和成本低等传统水质监测难以比拟的优点,能够作为实测数据的有益补充,极具有深入研究和推广的价值和必要。