土壤水分是地气相互作用、水文循环等研究的关键变量,它影响地表能量通量、径流、辐射平衡、物质迁移等。土壤水分的准确估计在农业灌溉、灾害监测等实际应用中非常重要。但是,土壤水分在空间和时间上变化非常大,建立稠密的地球表层变量的观测网几乎不现实。通过遥感尤其是微波遥感的方式来快速的、大范围的获取土壤水分是目前最佳的选择。微波遥感因为具有对地表的穿透性和对水分的敏感性的优势因而非常适合用来监测土壤水分。但与此同时,微波遥感信号还受到其他一些地表参数(如地表粗糙度、植被覆盖、土壤温度等)以及观测条件(如传感器、降水)的影响。因此为了更好的在实际应用中利用微波遥感手段获取土壤水分信息,还有很多问题需要去解决。研究表明,主动微波对与地表几何特征相关的地表参数(如植被结构、地表粗糙度等)比较敏感,而被动微波对土壤水分比较敏感。同时,主被动微波传感器并不总是搭载在同一平台上。因此,采取什么方案将主被动微波遥感结合起来对土壤水分进行反演成为关注的热点。本文的研究目标是利用被动辐射计AMSR-E和主动散射计Quikscat/seawinds发展针对青藏高原玛曲区的土壤水分反演方法。主要内容可以分为5部分。第一部分为引言。阐述研究背景、研究意义和国内外研究现状,提出本论文的研究内容和技术路线。第二部分为主被动微波遥感反演土壤水分的理论基础。简介与本论文研究工作相关的基础理论：主被动微波遥感的基本概念、辐射与散射模型。第三部分为卫星数据和研究区概况。介绍了研究区(即青藏高原玛曲地区)的地理位置、地形地貌、地表覆盖、降水、气候特点以及地面观测网络等,并基于此综合分析了研究区地面数据资料,以便加深对地面能提供的信息的理解；然后对选择的主被动传感器(被动辐射计AMSR-E和主动散射计Quikscat/seawinds)的进行介绍。第四部分为模型和算法分析。根据研究目的,分析以往研究中的反演方案的不足,综合考虑卫星数据和研究区的特点,主要使用模型模拟分析的手段,研究和分析适用的主被动微波模型和模型参数,然后进行主被动观测的正向模拟,接着分析各个地表参数对主被动观测的敏感性,最后总结出改良后的反演方案。这一方案的要点有：(1)结合研究区资料和植被指数经验公式估算了植被对于Ku波段后向散射系数的影响,得到了用两个极化的后向散射系数之差估算粗糙度参数的一个统计回归公式；(2)引入新近发展的Qp模型代替传统的Q/H模型,并用同一频率不同极化的亮温差来消除植被光学厚度项从而对辐射模型公式进行变形；(3)将后向散射系数反演的粗糙度输入到变形后的辐射模型公式中,利用反演算法,来反演土壤水分。此外,结合微波遥感反演原理,对两种反演算法一一LM和EnKF——进行阐述。第五部分为针对研究区的土壤水分反演及验证。在本部分,用前面提出的反演方法对研究区的土壤水分进行反演,然后与地面站点实测值进行对比、分析。第六部分为结论。总结本论文的研究成果和不足之处。本文的创新点有：1、分析以往主被动结合的不足,并引入新近发展的Qp模型代替传统Q/H模型,从而提出一种改进后的主被动微波联合反演的方案。2、研究集合卡尔曼滤波算法,尝试将其引入主被动微波遥感反演。