地表发射率在卫星资料的数值模式同化中起着重要作用。此外,地表发射率也可以用于监测土壤水分和土地利用/土地覆盖的变化。相对于其他波段的电磁波而言,微波对云层独特的穿透性使得微波资料在有云情况下也可以得到广泛应用。由于地表覆盖的多样性和陆地物理特性的复杂性,对陆面微波地表发射率的理解较洋面的微波发射率少。地表发射率的准确性最大限度地减少了气温、水汽和地表温度等大气、地表参数反演的误差。目前,正需要发展可直接用于卫星辐射同化的微波地表发射率数据集和模式,而对于陆地表面,只能在有限的地表条件下导出微波地表发射率模式,从而对于发射率模式不够准确的地表,可以从卫星资料直接估算。卫星遥感最突出的优势在于,能提供大范围且空间上连续的地表发射率频谱信息。继而多种反演方法陆续被提出来用于卫星测量值计算地表发射率。本文统计分析了对Aqua卫星上的先进微波扫描辐射计AMSR-E （the Advanced Microwave Scanning Radiometer on the Earth Observing System）观测值起干扰作用的无线电频率干扰RFI （Radio-frequency interference）信号的特征,开发了检测和识别RFI并对卫星AMSR-E亮温观测资料进行RFI订正的算法；用AMSR-E亮温资料反演了北非地区晴空条件下的地表发射率,建立了数据集；用Weng （2001）微波地表发射率模型计算不同地表情况下的地表发射率,并将其耦合到通用辐射传输模式CRTM （Community Radiative Transfer Model）中；将地表发射率的模拟结果和卫星反演结果相比较,把CRTM模拟的亮温值和卫星观测亮温资料相比较,综合评价了模式的准确性；对现有微波发射率模式进行了改进和拓展。主要内容与结果如下：（1）对地观测系统中AMSR-E的观测数据分析揭示了在C和X波段普遍存在着很强的RFI。本文提出了一个检测和识别RFI并对卫星AMSR-E亮温观测资料进行RFI订正的算法,即,以模拟亮温作为背景信号（B）,然后用观测值相对于背景的偏离（O-B）来检测RFI。结果显示,在多种地表状态下,经过RFI订正后的AMSR-E观测值和模拟值取得了更好的一致性。（2）引入NOAH陆面模式土壤质地分类数据库（NOAH Land Surface regional Model soil type database）,采用解析反演法,用订正RFI以后的AMSR-E微波亮温资料,结合提供地表温度和大气廓线的美国国家环境预测中心NCEP （the NationalCenters for Environmental Prediction）的全球陆面数据同化系统GDAS （the Global Data Assimilation System）输出产品,计算了北非地区（纬度4°N-38°N,经度18°W-60°E）晴空条件下的微波地表发射率。根据NOAH陆面模式获得的地表分类、土壤成分和土壤组分粒径尺度等信息,对地表发射率进行了不同土壤类型的分组和测试,分析了该地区不同地表类型的发射率特征以及其在不同波段随季节的变化规律。（3）用订正RFI以后的AMSR-E数据,开发了一个频率范围在6至89 GHz之间的新的陆地地表发射率数据集。这个数据集由不定期的、月数据集组成,将被作为CRTM的一部分,为改进卫星资料在数值预报中的应用提供了资料基础。（4）利用1km分辨率、包括19种土壤类型的全球土壤类型数据库,获得研究区域内的土壤分类,调整模式参数（如土壤组分、粒径尺度等）,提高了现有微波发射率模型的模拟精度。（5）把现有单层土壤微波地表发射率模型拓展至多垂直分层土壤的地表发射率模型。此模型基于辐射传输模型,导出了垂直分层土壤和植被边界层的微波发射率和反射率,其中,把植被冠层作为一个单独的散射介质层来处理,其边界层条件为地表温度以及由多层土壤模型导出的发射率和反射率。