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土壤水分及其冻融循环强烈影响着地气能水交换及碳循环、气象、水文和生态过程。微波遥感，凭借其穿透性及对物质介电常数的敏感性，成为长期监测全球和区域尺度地表土壤水分及其冻融循环的有效手段;而主动微波SAR技术的发展，也使得利用后向散射系数获取高时空分辨率的土壤水分及其冻融循环遥感产品正逐步成为可能。 本文拟利用2008年～2011年的空间分辨率1km、时间分辨率≤3天的ENVISAT/ASAR全球监测模式(Global Mode，GM)观测，估算黑河上游的地表土壤水分及其冻融循环，获取黑河上游全流域覆盖的高时空分辨率地表土壤水分及其冻融状态遥感产品。 主动微波数据受地表粗糙度和植被的影响，使得模型反演土壤水分的方法多陷入病态反演，且令地表冻融监测中常用的季节阈值法也难以适用。时间序列变化检测算法可以抑制主动微波中地表粗糙度与植被的较大影响，是当前主动微波数据估算地表土壤水分与冻融循环的研究热点。本文利用Wagner提出的时间序列变化检测算法估算黑河上游的地表相对土壤水分，然后利用Van Genuchten算法将相对土壤水分转为绝对土壤水分;利用Park提出的时间序列边缘检测算法估算研究区内的春秋季地表冻融过渡日期。 利用阿柔冻融观测站2008年～2011年10 cm土壤水分观测验证ASAR GM估算的地表土壤水分，均方根误差为0.10cm3/cm3，相关系数R为0.76;利用八宝河流域无线传感器网络的36个WATERNET节点的2013年～2015年的4 cm土壤水分月均值进行空间分布的间接验证，估算的土壤水分月均值的均方根误差在0.04 cm3/cm3～0.12 cm3/cm3的节点有24个，在0.12 cm3/cm3～0.16 cm3/cm3的节点有7个，大于0.16cm3/cm3的有5个。综合考虑土壤饱和含水量、残余含水量的不确定性，以及遥感数据和算法对估算结果的影响，地表土壤水分最大理论误差范围在0.03 cm3/cm3～0.16 cm3/cm3之间，其中78.14％的像元小于0.10cm3/cm3。 利用阿柔冻融观测站2008年～2011年10 cm土壤温度和土壤水分，以及2m空气温度验证ASAR GM估算的地表冻融过渡日期。结果表明:2008年～2011年的春秋季地表冻融过渡日期均能很好地吻合10 cm土壤温度-1℃～1℃时对应的日期范围以及10 cm土壤水分冻融转换时的快速变化时间范围。MODIS夜间地表温度指示的地表冻融和ASAR GM估算的冻融过渡期的发生先后顺序基本一致:春季，莺落峡子流域首先开始融化，其次八宝河子流域，最后野牛沟子流域;秋季地表冻结顺序则相反，即野牛沟子流域最先开始冻结，其次八宝河子流域，最后莺落峡子流域。