地表发射率表征了地表的热辐射能力，包含了地球表面丰富的物理、生物和水文状态和过程信息。由此形成了遥感反演陆面状态特征和过程参数（如土壤水分、植被特征和地表覆被动态变化等）的基础。地表发射率是辐射传输模型、气候模型、陆面模型的关键参数，在陆面数据同化、数值天气预报等领域具有重要的科学应用价值。它也是获取大气状态变量如大气水汽、降雨和降雪等信息的重要背景信号，因此它对这类信息的观测或反演的精度和不确定性有非常显著的影响。地表发射率可以用来监测土壤水分变化和土地利用和土地覆盖的变化。地表发射率随着地表特性的变化而变化，不仅依赖于土壤的结构、纹理和化学组成，而且也会随地表土壤湿度和地表植被覆盖的变化而变化。陆地地表的强异质性造成地表发射率的反演十分困难。　　 本文结合通用辐射传输模型和卫星观测亮温，既考虑地表和大气的辐射传输机理，又充分利用已有的大范围连续观测的卫星亮度温度观测，来提高地表发射率反演精度。本文开展地表发射率的反演研究的主要内容有:　　 (1)AMSR-E低频波段（6.9GHz和10.65GHz）亮温观测通常受无线电信号干扰(RFI)较强，采用高频波段(18.7GHz)受RFI污染很小的假设，根据低频段亮温与高频亮温差值的变化范围判定，来订正低频段亮度温度观测，该算法可以有效消除部分RFI影响;采用双线性插值法，将AMSR-E/L2A产品与全球数据同化系统GDAS产品数据进行时空分辨率的插值和配准，保证两者的时间和空间尺度的一致性，最终获得0.25°×0.25°的等经纬度格网数据集。　　 (2)CRTM是应用广泛的辐射传输模型，可以用于大多数卫星微波传感器辐射亮温的模拟研究。CRTM模型既可以模拟晴空条件又可以模拟有云或降雨条件下的辐射传输过程。而Qp是多频率多极化地表发射率模型。通过CRTM和Qp模型的耦合，可以有效模拟卫星亮度温度。对AMSR-E传感器配置各频率的模拟结果表明，均方根误差基本上在10K以内;误差均值的绝对值也在10K左右。　　 (3)CRTM耦合Qp模型作为变分同化的前向模型，同化AMSR-E亮度温度观测，提出了耦合Qp模型的CRTM一维变分同化反演地表发射率的方法。分析了地表发射率和极化差的全球分布特征并并进行了对比验证;分析了不同地表覆盖类型的发射率随频率的变化特征;研究了AMSR-E相邻频率之间发射率极化差的相关性。结果表明，全球发射率的分布特征与地表覆盖类型、土壤水分、植被密度的分布具有较好的一致性。　　 (4)用反演的地表发射率估算并分析全球微波植被指数MVIs。