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卫星云参数是气候变化、环境监测和气象预报中的重要输入数据。目前，卫星云识别和反演算法存在以下不足:MODIS云检测算法通常将华北平原的雾霾区域错误的识别成云，给气溶胶和云的反演都引入误差;日本新一代静止气象卫星Himawari-8兼具较高的空间分辨率，时间分辨率和光谱分辨率，其云识别算法在雾霾地区精度较低，缺少能够同时对云和雾霾范围准确区分的算法;POLDER多角度偏振云相态算法中通过三段式的判断来识别相态属性，各个分散的判断结果可能互相矛盾而造成误判，缺少能够统一三部分判断的相态识别算法;POLDER多角度偏振水云云粒子谱分布反演分辨率粗糙(150km×150km)，较大的云粒子(＞15μm)反演精度差且云粒子水平非均一性对反演的影响机制尚未解释。针对这些问题我①建立了基于MODIS云参数云和雾霾区分算法，②建立了基于DEM数据进行阈值修正的Himawari-8云和雾霾同步识别算法，③建立了基于线形相似性的POLDER多角度偏振云相态识别算法;④揭示了多角度偏振云粒子谱分布反演的角度依赖关系，以及云粒子的水平非均匀分布对反演的影响机制;本文在谱分布反演中引入主虹观测，改进后的算法能够获得远高于现有分辨率的反演结果并提升了较大云粒子的反演精度，并具体工作包括: 1)采样统计了云和雾霾范围的MODIS云相态和云顶压强的分布特征;建立利用MODIS云量、云顶压强和云相态的雾霾范围识别的方法，结果与CALIPSO的VFM探测数据吻合度明显高于MODIS产品。 2)采样统计了可见光反射率、红外亮温等云和霾的识别阈值，基于Himawari-8数据建立了利用DEM高程数据进行阈值修正的云和雾霾的同步识别算法，结果表明本算法可以较好的识别中国中东部地区的云和雾霾的分布。 3)利用Mie散射和IHM模型耦合RT3模拟了水云和冰云的偏振反射率曲线，构造了水云和冰云的典型偏振反射率曲线，建立了基于线型相似度的多角度偏振云相态识别算法，结果表明这一方法能够有效的简化识别过程。 4)基于Mie散射理论和矢量辐射传输方程，模拟了670nm波段处，卫星观测的偏振反射率随散射角的变化曲线对云滴尺度分布参数（有效粒子半径和有效方差）的敏感性，并分析了相对方位角、云光学厚度、地表反照率和云上吸收性气溶胶层等因素对水云多角度偏振反射率（主虹和多余虹）的影响。 5)利用模拟数据定量分析了云粒子（有效半径，有效方差和光学厚度）的水平非均匀分布对反演的影响，结果表明以上三个参数的非均匀分布都将不同程度的给反演引入误差;另外，有限的观测个数就可以保证算法精确的反演，以上结论表明官方算法可以且有必要在更高的分辨率上反演。 6)在现有多角度偏振云粒子谱反演算法中引入主虹的偏振观测（散射角135°～145°的观测结果），模拟反演表明这一改进能够有效提高算法对较大云粒子（＞15μm）的反演精度。利用2008年6月全球数据获得了42km×42km的反演结果，并发现官方产品中较大云粒子有效半径低估2～4μm。