随着风云系列卫星的发展和卫星气象遥感理论、方法的成熟,星载遥感器在数值天气预报、气候监测预报、热带气旋监测等方面发挥着越来越不可替代的作用,它接收的辐射主要包括大气辐射、云辐射以及地表辐射。地表辐射主要受地表发射率的影响,地表发射率的重要性、复杂性和可变性,使得它的反演计算成为国内外研究的热点和难点。全文是以构建地表发射率算法模型来提高它的反演精度展开的。文章共分为七章,第一章总结了不同地表类型的发射率变化特征及反演方法,详细描述了各种反演方法的应用和局限性,并对目前微波地表发射率反演过程中存在的误差以及发射率主要的应用进行了阐述;第二章介绍了辐射传输模式(CRTM)前向模块模拟亮温的过程以及卫星资料、模式输入资料的基本信息。第三章以塔克拉玛干沙漠为研究区域,利用多元函数的泰勒定理,推导了该地区的微波地表发射率关于影响因子的函数关系,根据大气辐射传输原理和最优控制理论,建立了关于FY-3C微波成像仪的10.65GHz观测亮温资料与CRTM模式模拟亮温数据的代价函数,并利用牛顿法使得代价函数极小化,得到地表发射率与影响因子之间的函数关系。在第四章中,首先考虑了地表温度、地表湿度两个影响因子,根据第三章的原理及算法,构建了2个因子地表发射率的线性反演模型。第五章中,为了更深入地研究地表发射率与其影响因子之间的关系,在2个因子线性反演模型的基础上加入地表下0.07m和0.28m土壤湿度作为新的影响因子,构建了4个因子地表发射率的线性反演模型,并在该区域开展了地表发射率反演试验。结果表明,CRTM模式的模拟亮温对地表发射率的变化很敏感;相比较而言,用这两种线性反演模型计算得到的地表发射率下的模拟亮温较原模式的模拟亮温更加接近于观测值,原模式与观测的平均误差为3.059K,而2个因子与4个因子反演模型亮温模拟值的误差仅为0.913K和0.729K,利用反演模型得到的地表发射率不仅提高了亮温的模拟精度,而且模拟亮温的变化趋势也与观测更吻合。进一步地,对两种地表发射率的线性反演模型进行了不同时间与空间上的独立性检验,发现利用这两种模型计算的地表发射率的模拟亮温较原地表发射率仍有明显改进,因此这两种反演模型对沙漠地区的微波地表发射率的反演均具有一定的有效性和普适性。地表发射率随季节的变化而变化,为了检验第四、五章中建立的2个因子和4个因子的地表发射率线性反演模型在4个季节中的效果,在第六章中分别选取了2014年1月、4月、7月和10月的数据资料,增加了试验的样本量,对沙漠地表发射率进行了季节性的研究。对比发现,由建立的2个因子、4个因子反演模型得到的地表发射率下的模拟亮温与观测亮温的平均偏差均小于2K,改进到原模式与观测平均偏差的60%以下,提高了地表发射率反演的精度,改进了沙漠地区亮温的模拟,且4个因子的反演模型的改进程度高于2个因子的反演模型且具有更高的计算效率。通过对模型的不同时间和不同地点的独立性检验表明2个因子和4个因子的地表发射率线性反演模型在四个季节中均适用,且4个因子的反演模型优于2个因子的反演模型。最后一章对全文进行了总结,包括地表发射率的重要性以及文中建立的地表发射率的线性反演模型的稳定性和适用性的比较和分析,并且从影响因子和算法两方面对未来的工作进行了展望。