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随着卫星遥感技术的发展，相关学科领域已获得了大量的卫星遥感地表参量数据，而在陆面过程研究中利用这些卫星遥感观测资料成为的一个重要的研究方向。黄河源区地处青藏高原东部，独特的气候、生态及人文环境使之成为全球气候变化背景下大气-遥感-生态等各学科交叉研究的重点区域。更为重要的是，当地生态环境和水资源状况的恶化不仅影响到当地的经济发展和人民的生存环境，而且对整个黄河流域都将产生深远的影响。为此，本文基于以上两点，结合卫星遥感地表参量和陆面模型，从不同角度对黄河源区地表关键变量进行了研究，得出以下结论:
(1)近地面净辐射通量的估算是利用太阳常数、太阳天顶角、日地距离因子、海拔高度等，结合卫星遥感资料估算出的地表反照率资料，得出地表接收到的短波辐射总和。利用卫星遥感估算地表比辐射率和地表温度资料，结合地面观测站的观测资料，得到太气向下的长波辐射和地面向上的长波辐射值。对于阴天条件下，本文借助风云静止气象卫星(FY-2D)云项的反照率资料，根据太阳辐射在大气中的衰减过程，推求透过率系数，再将该系数代入不同大气条件，从而推求云覆盖条件下地面接收到的太阳辐射，进而得出阴天条件下地表能量通量的值。
(2)基于τ-ω模型，利用全球路面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System，GLDAS)所提供的卫星像元尺度的表层土壤湿度的模式再分析值和AMSR-E传感器X波段水平极化亮温，反演了黄河源区2010年植被光学厚度。其时空分布型表现出与该区域季节、海拔与气候特征的一致性，表明光学厚度不仅能够作为衡量土壤湿度反演中光学厚度的标准外，也可作为一个植被特征变量用来表征植被冠层综合特征。
(3)通过统计植被光学厚度和归—化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、微波植被指数(Microwave Vegetation Index，MVI)的相关关系，评估了参数化植被光学厚度的有效性，结果表明NDVI与MVI均能够作为表征黄河源区植被光学厚度的特征参量，并讨论了不同时期、区域上双极化植被光学厚度评估方法中存在的误差;并测试了参数化求解光学厚度和双极化迭代方法两种方法的平均土壤湿度反演误差率分别为0.015(vol/vol)/K和0.065(vol/vol)/K，即在非线性迭代方法中，单位地表温度评估误差误差导致平均量值为6.5vol/vol的土壤湿度反演误差，而参数化方法中量值仅为0.015vol/vol，说明双极化非线性迭代方法对地表温度评估的准确性要求较参数化方法更高。
(4)为了监测黄河源区土壤湿度变化情况，利用搭载在FY-3B气象卫星上的微波辐射计(Microwave Radiation Imager，MWRI)观测亮温资料反演了黄河源区四个站点土壤湿度的情况。均方根误差（Root-mean-squaredeviation，RMSE）与先进微波扫描辐射计(Advanced Microwave Scanning Radiometer，AMSR-E的土壤湿度反演结果略有差异，论证了在2011年10月AMSR-E停止工作后，MWRI有能力成为全球土壤湿度反演研究的重要数据源之一。
(5)设计基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)和Noah陆面模型的单点同化方案，分析了不同的误差协方差因子对同化效果的影响，讨论了表层土壤湿度同化对深层土壤湿度模拟的影响，结果表明表层土壤湿度同化能够明显改善对模式深层土壤湿度的模拟。并在整个黄河源区，通过分别同化为植被参数化土壤湿度反演结果和双极化非线性迭代反演结果，表明了集合卡尔曼滤波对Noah模型模拟的土壤湿度数值空间分布具有一定的改善。
(6)利用MODIS增强型植被指数产品(Enhanced Vegetation Index，EVI)估算了2002-2009年间黄河源区月叶面积指数（Leaf Area Index，LAI），并统计了近10年间黄河源区年最大叶面积指数的变异系数，表明近十年间黄河源区流域年植被茂盛期LAI并未出现明显的变化;并将估算的LAI输入到可变下渗率模型(Variable Infiltration Capacity，VIC)中，模拟了唐乃亥水文站月平均径流量。结果表明:径流模拟精度显著提高，标准化均方根误差(Standard Root-mean-squaredeviation)由0.58减小到0.32，Nash-Sutcliffe效率系数由0.43提高至0.77，表明利用卫星遥感获取的动态LAI，能够显著改善VIC模式对流域径流的模拟能力。