本文在对微波遥感发展、概念简要介绍的基础上，针对多频率、多极化被动微波辐射计数据开展了微波植被指数研究，植被光学厚度的频率响应特性研究，以及利用微波植被指数提取地表植被生物物理参数的研究、并最终改进发展了植被覆盖地区被动微波辐射计反演地表土壤水分的算法。具体的主要研究如下： 1．针对多频率、多极化微波辐射计的微波植被指数研究基于微波辐射传输模型的理论推导，针对多频率、多极化的微波辐射计提出了一种微波植被指数，通过与光学植被指数NDVI之间的对比分析，验证了微波植被指数的有效性，能够用于植被信息的提取和变化监测。 2．植被光学厚度的频率响应特性研究(1)通过多个机载微波辐射计传感器的联合应用，配合多种地面同步测量的辅助数据，开展了植被光学厚度频率响应特性的研究，建立了以大豆、玉米为例的植被光学厚度频率响应特性方程； (2)将微波植被指数与植被的光学厚度频率响应特性相结合，建立由微波植被指数直接对地表植被生物物理参数(植被含水量、植被生物量等)进行反演的算法； (3)根据植被的频率响应特性方程，可以实现不同频率下植被光学厚度的转换关系，建立的不同频率光学厚度转换索引表，为未来的多微波辐射计联合应用提供了一种方法可能。 3．植被覆盖地区土壤水分反演算法研究(1)提出了直接利用微波极化差异指数对地表植被覆盖状况的判断、分类的方法，可以将植被覆盖度分为浓密覆盖、中等程度覆盖和稀疏/无植被覆盖三种情况，据此可以在反演流程当中针对不同植被覆盖状况自动采取不同的土壤水分反演决策； (2)改进了原有利用微波计划差异指数估算植被光学厚度的算法，改进后的计算方程表达形式得到大大简化，同时也将反演流程的效率提高了近1/3； (3)建立了利用单频率、双极化微波辐射计的植被覆盖地区土壤水分反演算法，该反演算法了不需要地面实测辅助数据集的输入，而且对于植被光学厚度的计算能够直接由亮温数据计算得到，保证良好的时效性。 4．在多个尺度上对植被覆盖地区土壤水分反演算法进行验证分析联合利用地面同步实测土壤水分数据和大气降水，分别对反演算法在小尺度、大尺度上都进行了验证，并对AMSR-E的土壤水分产品数据进行了验证评价。