化学需氧量(COD)是评价水环境生态与富营养化水平的重要指标,及时掌握沿海地区水域COD浓度,对于海洋环境保护具有重要意义.本文首先基于野外实测数据和Sentinel-2　MSI卫星遥感影像数据,筛选出用于反演COD的最佳波段组合;然后采用基于统计分析的经验模型与机器学习模型进行反演,以确定适用于福建省诏安湾与东山湾的COD最优反演模型;最后对福建省诏安湾与东山湾地区近年来水质状况进行时空特征分析.结果表明,波段倒数差BRD组合构建的COD指数回归模型是诏安湾和东山湾的最佳反演模型,决定系数R2　达0.82,均方误差MSE为1.85%,平均绝对百分比MAPE为11.55%.根据研究反演结果,2017-2022　年研究区COD浓度变化较小,高值区集中于近岸区域与河流入海口;2023　年COD浓度有所下降,这与2022-2023　年当地生态保护措施导致水产养殖密度发生变化有关.