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海洋盐度是研究海洋对全球气候变化影响的重要参量,是决定海水基本性质的重要因素之一,对海表盐度进行观测可以推进对全球水循环的理解,应用星载微波辐射计观测海表亮温数据并反演海表盐度,可以实现大范围、连续观测的目的。本课题以SMOS卫星相关研究算法为理论基础,在中国南海开展了卫星数据准确度评估和RFI检测与减缓及算法局地化修正等工作,以提高海表盐度卫星微波遥感的准确度为研究目的。以中国南海为研究区域,应用2011年海表盐度ARGO等实测数据对卫星数据进行数据匹配,并采用统计学的方法对SMOS卫星和Aquarius/SAC-D卫星数据的准确度进行适用性评估；综合采用角域和Stokes参数RFI检测算法对中国南海沿岸区域进行RFI源检测,并对SMOS卫星数据实施RFI检测；根据对比SMOS卫星数据产品V317(未RFI检测)和V500(RFI检测)的评估结果,分析RFI检测对提高卫星数据准确度的可行性,并采用统计学的方法修正RFI检测算法的参数Tg_num_RFI_max,将修正参数前后的数据产品进行比对,通过统计有效反演数据个数和Fg_ctrl_suspect_rfi覆盖区域,综合评价RFI算法修正方案的可行性。研究结果表明：SMOS卫星数据V317、V500和Aquarius/SAC-D卫星数据V1.3在中国南海的RMSE分别为1.13、0.47和0.62,应用RFI减缓后得到海表盐度数据的RMSE降低了0.66左右；南海北部沿岸存在多处RFI发射源,强发射源和弱发射源分别可能是微波发射站和机场,在混叠效应作用下,南海海域内几乎所有栅格处观测亮温值(多重入射角)均受到不同程度的污染；通过统计分析得到Tg_num_RFI_max=44%,修正参数在一定程度上解决了误判导致的数据丢失的问题,提高了有效反演数据的数量和准确度；计算得到2011月均数据的RMSE结果为0.39,与理论值有一定差异,但是就目前研究现状来看,满足相关研究的要求。