浮游植物群的遥感反演可以为全面了解海洋生态系统浮游植物的作用提供重要数据。然而，由于水体复杂的光学特性，近海浮游植物群的遥感反演面临着巨大的挑战。本研究以复杂光学二类水体——东海海域为研究区域。通过使用三种建模方法，即波段组合法、基于奇异值分解的多元线性回归法、基于奇异值分解的XG和Boost回归法，遥感反射率数据被用来检索浮游植物群。经现场实测数据集验证，基于奇异值分解在XG和Boost回归法建立的8种浮游植物的叶绿素a浓度反演模型具有最高的精度，验证集中硅藻和甲藻的叶绿素a浓度反演模型的确定系数大于0.7。相比之下，三种建模方法估算的绿藻、蓝藻和金藻的叶绿素a浓度精度较低（验证结果的确定系数小于0.45）。同时，对OLCI图像（C2RCC、POLYMER和MUMM）的三种大气校正方法在中国东部水域的适用性进行了评估。结果表明，与其他两种大气校正算法相比，C2RCC在每个波段都有更好的性能（均方根误差小于0.004 8-1）。将三个浮游植物类群的反演模型应用于OLCI的大气校正图像。验证结果表明，基于奇异值分解多元线性回归法的硅藻叶绿素a浓度模型具有良好的反演精度（确定系数为0.56）。