湖沼の富栄養化を効果的に監視することは、湖沼の生態動態を正確に把握し、湖沼環境の汚染を厳格に制御するための重要な手段である。湖沼の栄養レベルを判別し、栄養状態を定量化することは、湖沼の富栄養化リモートセンシング監視において重要な意味を持つ。中国の湖沼の空間的異質性が高く、評価基準の統一が困難な問題に対処するため、本研究は栄養状態指数TSI（Trophic State Index）に着目し、多様なタイプの湖沼を網羅した衛星・地上同期データを組み合わせて、全国の湖沼を対象に開発された3つの栄養状態リモートセンシング推定法を包括的に評価した。具体的には、水色指数アルゴリズムFUI（Forel-Ule Index）、吸収係数アルゴリズムa_tw（Total Non-water Absorption）、藻類生物量アルゴリズムABI（Algal Biomass Index）について、高濁度の富栄養浅水湖および乏栄養の内陸深水湖における監視精度を評価し、広帯域衛星とマルチスペクトル衛星におけるアルゴリズム性能の違いを定量化した。結果は、FUIアルゴリズムが富栄養水体を良好に識別し、センサーのバンド設定要件が低く（可視光バンド）、定性的な判断のみを提供できることを示した。a_twアルゴリズムは中栄養水体を良好に識別し、高度なセンサーバンド設定と正確な大気補正が必要である。ABIアルゴリズムは信頼性の高い富栄養化評価を提供し、異なるランクの衛星リモートセンシングデータに対して安定性が高いが、水体の粗分類（濁水質、清澄水質）には短波赤外に依存する。ABIアルゴリズムのLandsat 8およびSentinel-3における総合精度はそれぞれ71％および73％であり、a_tw（56％および63％）およびFUI（49％および52％）を上回った。本研究は地域の湖沼栄養状態監視データ共有を促進し、富栄養化リモートセンシング監視手法の標準化および越境湖沼環境管理の実現に重要な参考価値を提供する。

湖沼富栄養化;栄養状態;水色指数;吸収係数;藻類生物量;大気補正;水体分類