在全球气候变化和人类活动的共同影响下,高寒河流生态系统受到了愈加严重的环境胁迫,水环境的破坏也对人类生产生活造成不利影响,因此监测高原寒区河流水环境对人类经济发展与社会进步具有重要意义,也越来越受到人们的重视。然而由于高海拔地区环境气候恶劣、地理条件复杂、人员稀少、地面监测站更少,研究者往往难以深入实地考察,因而无法对高寒河流水环境进行有效监测,这就迫切需要新的技术手段来进行大范围高效监测整个高寒河流水环境。随着对地观测技术的发展,高空间和高光谱分辨率的遥感卫星传感器的成功应用,使得高寒河流水环境时空变化监测成为可能。本研究以5条高寒河流为研究对象（金沙江:JSR、澜沧江:LCR、怒江NJR、雅鲁藏布江:YZR、开都河:KDR）,聚焦影响水产行业发展、水生态系统平衡和人类饮水安全的多类水环境参数:叶绿素a、浊度、总磷、总氮和总有机碳。基于天地一体化的水环境观测实验,利用高寒河流水体的光学特性分析了各水环境参数的波段敏感性,建立了适用于高寒河流水环境的高精度定量反演模型。然后通过这些模型反演了各高寒河流的水环境关键参量,分析各参量的时空特征及其长时序变化规律,并进一步分析水环境时空变化的驱动因素及对气候变化的响应机制,从而为高寒河流水资源管理和水环境保护提供信息支撑。本文主要研究成果如下:（1）11个经验和半分析模型在巴音布鲁克湿地河流水体中Chl-a浓度估算结果表明,单一算法在复杂的多类型水体中估算Chl-a浓度精度有限。在对比评估了11个Chl-a模型的基础上,本研究采用D3B=-0.051为阈值建立多类型水体Chl-a浓度分级标准,并构建了分级反演模型OC₂-D3B,该模型精度(R²=0.96,RMSE=0.32 mg m^-3,MAE=0.24 mg m^-3,MRE=5.71%)相比OC₂V4和D3B算法提高了50%以上;通过对湿地水体叶绿素a浓度的空间分布特征和季节变化模式进行分析,发现该水域夏季叶绿素a浓度最高,春秋季次之,冬季最低;此外,通过分析气象因素对湿地水体Chl-a浓度的影响发现,气温相比其他环境因子对水体Chl-a浓度的控制作用更加明显。（2）利用红波段和近红外波段构建了半分析反演模型2BSAT在高寒河流水体浊度反演中的精度表现稳健可靠,与Lathrop、Chen、Nechad和Doxaren四个应用广泛的水体浊度反演模型相比,2BSAT模型在三江流域河流水体中的反演结果平均相对误差分别降低了39%、42%、50%和11%。（3）通过分析5条高寒河流水体浊度的时空变化,发现河流水体年内浊度变化具有明显的季节特征,总体表现为夏季最浑浊,春秋次之,冬季较为清澈。研究还发现,1989-2018年KDR和YZR的水体浊度总体呈波动下降趋势。在空间分布上,河流水体浊度不仅表现出季节性动态变化,也与河段环境及人类活动相关,如降水、梯级电站修建及污水排放等,不过整体来看,季节性因素仍然是影响河流浊度动态变化的主要原因。（4）通过反演5条高寒河流水体在1989-2018年期间每个季度下TP、TN和TOC三个水环境参数的浓度,发现在大多数年份中河流水体在夏季表现出最高的浓度水平,春秋次之,冬季最低。对比5条河流水体TP、TN和TOC长时序的浓度变化,发现这些参数在不同河流中表现出很大的差异,在秋冬两季KDR和YZR水体TP、TN浓度总体高于TPR水体,但是在春夏两季就表现出不规律的年际特征。同样在秋冬两季KDR水体TOC浓度总体高于TPR和YZR水体;在空间分布上,由于5条高寒河流水体TP、TN和TOC浓度具有十分明显的动态变化特性,上下游水体在不同年份不同季节都有明显差异。