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冻土在地表有着广泛的分布，其独特的水热特性，强烈影响着地表的能量平衡和水分平衡。因此，对土壤冻融状态进行动态和持续的监测具有重要的意义。与传统的站点观测相比，利用被动微波遥感获取地表的冻融状态具有明显的优势。其全天时、全天候、高时间分辨率、对水分变化敏感等优势，使其成为进行地表冻融状态监测不可或缺的手段之一。但是目前已有的多种判别算法在大尺度区域上的适应性和应用性不得而知，影响了对土壤冻融监测的发展。因此，本文重点研究了冻融判别算法的分类精度和相变水量算法的计算精度，对两种算法的应用进行了初步探讨。 体散射被认为是引起冻土中出现负亮温谱梯度现象的主要原因。利用车载多波段微波辐射计进行了冻融过程的微波辐射观测，对考虑体散射的冻土微波辐射模型进行了验证，并与未考虑体散射的辐射模型进行了对比。研究发现在土壤温度较低时，考虑体散射的微波辐射模型可以比较好的描述冻土的辐射特征。 收集中国区域的700多个气象站点数据，对三种典型的冻融判别算法进行了时间和空间上的验证比较。研究表明，三种判别算法在升轨阶段的分类精度接近，但在降轨阶段，判别式算法的分类精度较好。决策树算法在分类中，很好地剔除了降雨和沙漠的影响。在总结三种算法优点的基础上，对判别式算法进行了优化，进一步提高了判别式算法的分类精度。 在进行冻融判别的基础上，基于被动微波遥感数据，对华北平原区的相变水量值进行了反演，计算了2010年冬季华北平原区的日均相变水量值。通过密集布设采集器的方式获取了像元尺度上的实际相变水量值，对反演精度进行了研究。结果表明，相变水量反演算法在像元尺度上仍具有较好的反演精度，均方根误差在0.008v/v左右。 最后，尝试将冻融监测算法运用于冻融侵蚀和冰冻灾害的监测中，展现了冻融监测算法在实际生活生产中巨大的应用价值。为更高效地获取冻融成果，本文探讨了建立冻融监测系统的设计方案，并初步建立了冻融监测的原型系统。