卫星遥感是降水监测的重要方式。从探测频率和探测工具上划分，卫星遥感估计降水可以用光学(红外与可见光)、被动微波以及星载雷达三种频率和仪器来实现。红外与可见光观测的是云顶的温度和云顶的反照率，是间接的降水估计途径。被动微波由于其对云的穿透性，与降水的关系更为直接，提供了当前可获取的、准全球尺度的、最精确的降水率估计途径，受到国际公认，成为近年来卫星遥感降水估计的一个重要研究方向。本文针对星载微波降水估计的精度提高和应用中遇到的几个问题进行研究。　　 陆地地表发射率大且多变，陆地上较强的背景微波辐射掩盖了与大气中的水含量直接相关的发射信号，使卫星在陆地上只能观测到由云上部的散射造成的亮温降低，因此微波降水估计的实现，在陆地上比洋面上困难得多。要提高陆地降水估计的精度，关键是要提高地表发射率的观测精度。本文利用两年的SSM/I微波观测资料与地面和大气常规观测资料，通过微波辐射传输模式进行大气订正，计算了发射率较为稳定地区的云南思茅地区的地表微波发射率，探讨了其季节和年际变化特征。分析结果表明，在云南思茅地区，植被覆盖的变化比较缓慢，用本文的方法得到的地表发射率数据集，季节变化和年际变化都很小，是合理的，在降水估计工作中可以利用。而对于其他的植被变化比较快速地区，气候的地表发射率数据集则不能在降水估计工作中直接应用，必需通过实时计算跟踪其地表发射率的变化情况。　　 卫星接收到的微波辐射包括下垫面的上行微波辐射、各种气体对微波辐射的吸收与发射、以及云雨粒子对微波的吸收和散射。大气中对微波的主要吸收气体是氧气和水汽。云和降水对微波的吸收和散射要比晴空大气强得多。本文利用微波辐射传输模式VDISORT(Vector Discrete Ordination Radiative Transfer)和云模型，探讨了微波辐射对于各种云雨大气参数的敏感性；在降水筛选算法中，在GPROF(The Goddard profiling algorithm)的方法基础上增加了散射指数判识，改进了洋面的降水判识精度；利用TMI、PR和地面雨量计资料进行了降水的统计反演，其结果与地基雷达降水很一致，全球降水反演的结果与国际同类产品比较，也显示出一致的趋势。　　 近年来很多学者开始关注多种降水估计产品的融合技术，它可以利用各种降水估计算法的优势，获得相对合理的结果，是国际降水遥感的新热点问题。本文采用概率密度匹配的方法，利用瞬时精度高的微波成像仪AMSR-E降水估计产品，融合我国的FY-2红外资料，得到中国周边洋面上高时间和空间分辨率的降水估计。结果表明，微波与红外资料融合以后，降水判识和反演的精度，较单纯用一种资料有很大的提高。　　 最后，本文以热带气旋Katrina为主要研究对象，根据TRMM/PR反演的近地面降水和降水垂直廓线，分析了该气旋初生、发展和变性三个阶段近地面降水的类型、分布、层状云和对流性降水的特征、平均降水的垂直廓线，提供了热带气旋中降水分布和特征的一些知识。