遥感技术因其独特的优势越来越成为海洋研究的主要探测手段。到目前为止，利用遥感光谱信号探测Ⅰ类水体获得较大进展，而运用于Ⅱ类水体却精度不高，这主要是由于Ⅱ类水体复杂多变，受叶绿素、悬浮泥沙、黄色物质等多种因素的影响，要精确提取某一水体成分，干扰因素较多；而且其区域性强，难以得到高精度的适应性强的反演算法。本文从新的视角入手，借鉴叶绿素和悬浮泥沙有较高的相关性，考虑叶绿素和悬浮泥沙作为遥感估算模型的双向因子，先利用实测数据与遥感波段建立经验模式的纯光谱模型和迭代模型(即为将叶绿素引入悬浮泥沙的遥感估算模型中，同时将悬浮泥沙引入叶绿素的遥感估算模型中)，经建模误差分析发现，迭代模型均比纯光谱模型具有较高精度。然后将纯光谱模型预测值设为迭代初始值，代入迭代模型进行迭代计算，得到平均相对误差曲线先收敛后发散，取误差最小值为最优值，结果表明：叶绿素浓度估算精度可从68.312％增至到77.47％，提高了9.158％；悬浮泥沙浓度估算精度从86.60％提高到92.04％，提高了5.44％。验证了迭代方法能有效地提高遥感估算模型的精度。 　　最后，选用迭代模型处理SeaWiFS卫星影像得到最优的叶绿素和悬浮泥沙的分布图，与相关资料进行分析可知：同纯光谱模型估算值相比，迭代模型计算得到的分布图能更好地反映了叶绿素和悬浮泥沙的分布规律，但在叶绿素和悬浮泥沙的高浓度区估算偏低，相信可以通过增加高值区的实测建模数据来改善精度。