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土壤水分是表示一定深度土层的土壤干湿程度的物理量,是监测土地退化和干旱的重要指标,同时也是气候学、水文学、生态学以及农业科学等研究领域中的一个重要的基础参数。目前国内外已有很多基于遥感技术的土壤水分反演方法,主要利用波段集中在光学波段(即可见光-近红外、热红外波段)和微波波段。主要方法有：基于可见光-近红外遥感的土壤水分监测法、基于热红外遥感的土壤水分监测法、基于可见光近红外及热红外土壤水分监测法、微波遥感监测土壤水分法。风云三号卫星于2008年5月27日发射,是实现全球、全天候、多光谱三维、定量遥感的我国第二代极轨气象卫星系列,其卫星资料中含有丰富的生态环境变化信息,可用于地表土壤水分反演研究。为了充分利用国产卫星数据,本文发展一个适用于FY-3B/MWRI微波数据的土壤水分反演算法,基于MWRI数据进行了裸土区地表土壤水分反演。同时与MODIS数据相比较,分析了FY-3A/MERSI可见光-近红外波段的数据质量及干旱监测能力,利用TVDI指数法反演了河北省土壤相对湿度。研究主要结论有：(1)本文利用单频率双极化算法,研究了FY-3B/MWRI数据裸土区土壤水分反演。反演结果与实测土壤水分数据进行对比分析,结果表明反演和实测的土壤水分相关系数R2为0.547,达到0.001水平显著性相关,两者均方根误差为0.0685cm3/cm3,构建的模型能够用于裸土区土壤水分反演。但反演结果在土壤水分高值区小于实测值,因而通过实测土壤水分数据对原始模型进行订正。(2)选用建模以外的一组FY-3B/MWRI资料来检验订正后模型精度及稳定性。模型订正前反演结果的均方根误差为0.0638cm3/cm3,模型订正后反演结果的均方根误差为0.0361cm3/cm3,订正后的模型获得了更高的反演精度,可用于裸土区土壤水分反演,这一结果也表明利用实测数据对反演模型进行订正是非常有必要的。(3)基于FY-3A/MERSI数据计算得到研究区植被指数和地表温度,并与MODIS相关产品进行了对比分析。结果表明MERSI和MODIS的NDVI、LST之间都存在显著的线性相关关系,具有较好的一致性。(4) MERSI和MODIS两种传感器的TVDI指数表现出了非常相似的空间分布格局,并且都与实测土壤相对湿度、旬累计降水量之间存在较高的相关性。这表明MERSI的干旱监测结果是可信的,MERSI-TVDI可作为土壤干旱监测指标。(5)采用TVDI方法反演研究区土壤相对湿度,MERSI和MODIS数据反演土壤水分与实测土壤水分均方根误差分别为0.145和0.153,取得了较好的反演结果。这表明MERSI数据质量可靠,能够用于河北省土壤水分含量反演。