地表温度(Land Surface Temperature，LST)是研究地表-大气系统能量平衡的重要参数。在气候、水文、生态学和生物化学等诸多研究领域中，地表温度都是不可或缺的模型输入参量。地表温度测定结果的准确与否，将直接影响到其它以地表温度为基础的各类研究工作所得结果的可靠性。因此，如何快速、准确地获取区域尺度和全球尺度下的地表温度信息一直是地球科学研究领域中的热点问题。在过去几十年里，随着遥感技术的飞速发展，星载传感器遥感观测技术成为了快速获取大范围内地表温度信息的有效手段，其中被动微波遥感更是以其全天候、多极化等特点在遥感对地观测的研究中表现出其它观测手段无法比拟的优势。　　本论文以建立适用于星载被动微波遥感数据的地表温度算法为研究目标，基于辐射传输理论和微波辐射传输方程，结合数学物理公式推导以及数理统计等方法，在被动微波地表温度算法方面开展了如下几方面的工作:　　1)针对被动微波辐射计AMSR-E的通道设置和物理特性，利用DOBSON土壤介电常数模型、AIEM粗糙表面比辐射率模型以及MWMOD微波辐射传输模型，建立了涵盖不同地表状态（土壤湿度、土壤表面粗糙度等）、不同大气条件的星载被动微波亮温模拟数据库和粗糙地表微波比辐射率模拟数据库。　　2)基于亮温模拟数据库，结合AMSR-E的观测频率和极化状态，定量地分析了大气对AMSR-E各个通道观测数据的影响。分析结果表明，除垂直极化6.925GHz和10.65GHz两个通道以外，大气层对观测亮温数据的影响是不可忽略的(RMSE大于3K)。同时，本文针对18.7和23.8GHz两个通道的特点，建立了适用于AMSR-E的18.7GHz观测数据的大气校正算法。对比结果表明，校正后得到的地表辐射亮温与实际地表自身的辐射亮温相比，RMSE由校正前的6.04K减小为0.99K。利用该大气校正算法可以有效地去除大气对星载传感器观测亮温的影响，由星载传感器观测数据直接计算得到地表的发射辐射信息。　　3)利用粗糙地表微波比辐射率模拟数据库，分析了土壤湿度、土壤表面粗糙度等参数变化对地表比辐射率的影响，并分别建立了基于土壤湿度、土壤表面粗糙度参数化的比辐射率关系模型，有效地分离了土壤湿度和土壤表面粗糙度对比辐射率的影响。模拟数据的结果表明，基于土壤湿度的比辐射率关系模型的RMSE小于0.0028;基于土壤表面粗糙度的比辐射率关系模型的RMSE小于0.007。　　4)通过对微波辐射传输方程的理论推导，并借鉴热红外地表温度分裂窗算法的思想，结合大气透过率与大气水汽含量、比辐射率与观测亮温的经验关系，建立了适用于被动微波数据的地表温度分裂窗算法。模拟数据的验证结果表明，地表温度估算结果的RMSE为3.59K。尽管在实际应用过程中，算法的反演精度还需要进一步提升，但该算法对被动微波地表温度算法的发展具一定的指示意义。