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土壤表面粗糙度影响入射电磁波的反射和散射特性,控制裸土表面的能量平衡,在气象、水文、农业、地质和行星科学中有着至关重要的作用。目前,土壤表面粗糙度参数的准确获取仍然是定量遥感研究中的难点之一。论文在科技部基础性工作专项“测绘地物波谱本底数据库建设”、国家自然科学基金项目“被动微波遥感土壤水分反演精度与空间异质特征的相关研究”的资助下,依托中国科学院长春净月潭遥感实验站开展研究工作。基于自然农田裸土表面的光谱反射率观测实验、二向性反射特性观测实验,以及星地同步实验,进行土壤表面粗糙度反演研究。主要研究成果如下:（1）开展了大量的光谱测量实验和农田土壤表面粗糙度测量实验,分析了农田土壤表面反射率光谱随着土壤类型、土壤表面结构等因素变化的规律;形成了一套行之有效的农田土壤表面粗糙度测量和计算方法,开发了“农田土壤表面粗糙度计算系统”软件。（2）采用大量的理论模拟对随机粗糙农田表面结构进行了再现,采用“有效粗糙度因子Zg”作为通用参数,统一了雷达后向散射模型和光学二向性反射模型中的粗糙度输入参数。建立了不同表面分布函数（高斯、指数、分形）下,组合粗糙度参数Zg与平均坡度?之间的换算表达式,实现了光学遥感和雷达遥感的有效融合。（3）将土壤表面均方根高度（RMSH）和含水量（SM）作为两个独立变量,基于农田裸土表面实测的反射率光谱数据,定量分析了反射率对土壤表面粗糙度和土壤含水量的响应关系。进而通过回归分析的方法,建立了基于多波段反射率的土壤表面均方根高度和土壤含水量估计模型,并采用地面实测光谱数据对估计精度进行验证,结果显示,RMSH和SM估计值与地面实测值间的均方根误差值分别为0.69 cm和2.6%。（4）通过比尔定律和Hapke阴影函数将土壤含水量（SM）参数和土壤表面粗糙度参数（平均坡度角?）分别引入Hapke二向性反射模型中,基于二向性反射特性观测实验数据和粒子群优化算法对Hapke扩展模型参数进行优化。根据模型参数的物理意义和全局敏感性分析的结果,实现了对Hapke扩展模型的降维,将模型简化为关于?和SM的表达式。采用多波段反射率信息建立反演约束方程组,在干土反射率0r已知的情况下,进行土壤表面粗糙度和土壤含水量的反演,并应用星地同步实验数据对反演精度进行验证,?和SM反演值与地面实测值间的均方根误差值分别为3.77°和4.42%。（5）通过对比选择IEM模型和Oh经验模型,对不同RMSH、Cl、SM和入射角条件下的土壤表面散射特性进行大量模拟。基于该模拟数据库,建立C波段VH和VV极化下,后向散射系数随有效粗糙度因子Zg和SM变化的关系表达式,并量化雷达入射角对拟合系数的影响。（6）通过采用卫星影像中提取的特征波段反射率数据和不同极化下雷达后向散射系数数据,结合光学二向性反射模型和雷达后向散射系数拟合模型,构建联合光学与SAR的土壤表面粗糙度协同反演方法,实现土壤表面粗糙度Zg、土壤含水量参数SM,以及干土反射率0r的同时反演,降低了土壤表面粗糙度反演对地面实测数据的依赖性。本研究为光学和雷达遥感的融合研究提供新的思路,服务于遥感定量化地表参数反演研究。