浊度是水体"浑浊度"的直接指标，是表征水质的关键参数之一。由于人类活动和气候变化的全球性影响，湖泊浑浊程度广泛用来评估水环境健康状况，关乎于流域环境健康和集水区人类活动和气候变化的重要信息。虽然传统现场采样-实验室测定浊度可进行浊度实时测定，但难以满足大尺度、高频监测需求，卫星遥感技术及发展平台能够提供湖泊浊度观测能力。Sentinel-2卫星装备MSI传感器具有多光谱和高分辨率的能力，Sentinel-3 卫星装备OLCI传感器具有高光谱和高时间分辨率能力，结合大数据机器学习算法能够研发高精度浊度反演模型，有助于进行快速动态提取湖泊浊度变化，以及在大尺度上分析湖泊浊度空间格局变化。考虑到每个湖泊特有的差异，本研究基于2016-2020年中国湖泊大量野外实测调查，提出浊度机器学习算法，模型精度验证结果较好，可应用于2015和2020年中国湖泊面积浊度估算，进行湖泊浊度动态监测和评估，进一步揭时空变化及其驱动机制，对于评估水质变化响应气候变化和人为活动具有一定科学意义。
 

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