中文摘要：

被动微波遥感能穿透云雨获取地面信息，星载辐射计亮温包含大气水汽和云水等影响，而大气贡献依赖于大气参数和下垫面"有效"发射率，地表和大气的信号难以有效地分离，在地表温度遥感反演中增加了未知量，导致欠定问题出现。因此，进行地面微波大气影响订正，提高地表表征，进而改善不同大气条件下地表温度的反演，是被动微波地表温度反演的关键问题，具有重要的意义。本研究通过耦合裸土、植被和大气等微波模型，构建被动微波模拟器，研究不同地表、天气参数的微波辐射响应特征，同时，研究AMSR-E晴空瞬时地表发射率反演，建立不同地表覆盖、时相和纬度区的纯象元发射率数据库。通过结合模拟和实际（混合象元效应）发射率，研究大气敏感和非敏感频率的地表发射率关系，建立非散射云雨条件下地表发射率估算算法，采用AMSR-E水汽和云水敏感频率，发展非散射云雨条件下地表温度反演算法，并用中国区和芬兰北方针叶林区台站观测数据进行验证。

结论摘要：

陆地表面温度是衡量地球表面水热平衡的关键参数, 在全球农业、水文、生态、环境、气候、地球生物化学等领域具有重要研究意义。热红外遥感可精确提供高空间分辨率的地表发射率和温度信息,但无法透过云层, 不能进行地表温度的全天候监测。星载被动微波遥感能有效地避免红外和可见光（波段）对于大气敏感而获取信息不足的影响，即使在较薄云层的覆盖下，依然能够获取到全球范围内地表等信息，是一种重要的高时间分辨率遥感信息源。为了有效地获得大气影响较大地区的地表温度信息，本研究通过采用被动微波遥感技术就云雨（非散射）条件下的地表温度的反演开展了研究。 准确的地表发射率数据可以为云雨条件下地表温度反演提供基础的历史下垫面信息，为发展云雨条件下地表温度反演算法提供帮助。本项目用MODIS/Aqua 的大气参数数据和陆表温度数据，推导出了AMSR-E全球晴空条件下被动微波陆表瞬时发射率的估算算法。开展了发射率、土壤水分、微波植被指数和光学植被指数的对比分析，通过这些有一定内在物理联系的卫星数据，开展了发射率产品的交叉对比研究工作。在此基础上进行了全球不同地表覆盖情况下微波发射率特性的分析，以得到地表发射率特征性信息。研究了在一定时间内地表发射率信息极化差比值的稳定特征，为大气（水汽和降雨）等地球物理参数的反演提供下垫面基础特性理解。结合地表覆盖信息，项目最终建立了AMSR-E运行9年间典型地物的陆表微波发射率数据库。利用建立的发射率数据库，推导非散射云雨条件下地表发射率的真实表征算法，改善下垫面的表达精度，从而达到大气校正和提高大气反演的目标。通过模拟结果和实际地表发射率，并根据辐射传输方程，考虑发射率之间的相互推算关系以减少方程的个数，采用多极化和多频率的地表发射率信息，推导非散射云雨条件下地表温度的真实表征算法。最后开展了地表温度参数化反演算法的验证研究，单点结果表明精度可达1.32K。