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水循环和人类生活的环境密切相关。土壤水分的变化影响土壤的介电常数，进而影响到发射率(亮度温度)，由于微波信号能穿透大气、植被和地表浅层，因此微波遥感成为探测土壤水分变化的主要手段。
微波遥感分为主动和被动方式，土壤水分反演主要采用后者。影响被动微波对土壤水分估计的因素中，频率和覆盖的植被是很重要的，因为总辐射信号既包括地表辐射又包括植被辐射。C波段以下通常采用半经验的零阶模型估计亮度温度，该模型中植被看作均匀介质，忽略了多次散射效果，植被的散射用单散射反照率∞描述，衰减用光学厚度百描述，地表反射率常采用Q/h模型。最近的研究表明Q/h模型过高地估计了地表粗糙度的效果。土壤水分和粗糙度对微波辐射的影响更接近于理论模型IEM的结果。如果频率增加到C波段以上，植被的几何特性如大小、形状、朝向等因素，对单散射反照率和光学厚度的影响变得越来越重要。植被内部以及植被和地表之间的多次散射效果不能忽视，是否仍可以使用零阶模型不能确定。因此对于用AMSR-E(最低频率为C波段)数据反演土壤水分来说，发展适用多种频率的亮度温度模型，从而提高土壤水分反演的准确度是非常有必要的。
本文的重点是研究多频率下作物的微波辐射特性和传输特性。首先发展一种适合多种频率的亮度温度模型，然后用发展的模型的模拟结果，跟零阶模型对应输出项进行匹配，从而得到多频率下零阶模型中等效的单散射反照率和光学厚度。
本文首先对微波遥感中的基本原理和目前的微波遥感模型进行了概括和总结，并针对零阶模型的限制，根据辐射传输理论，提出了把基于光线跟踪原理的双矩阵(MatrixDoubling)算法运用到解决覆盖植被的地表辐射问题中，从而可以在更广的频率范围内充分考虑植被内部，以及植被与地表之间多次散射问题。其核心思想是，为解决植被内部的多次散射问题，把植被层分割成许多无限薄的子层，穿过薄子层的散射认为是单次的，并且可以用离散的植被模型得到。同时为考虑各个方向上的散射，把入射角分割成很多个角度间隔。对于任一种入射角度，相邻的无限薄子层之间产生的多次散射，可以用光线跟踪法得到。当两个相邻薄子层合二为一使厚度加倍后，不断重复以上过程就可以得到植被层包含多次散射的体散射。植被层中也考虑了植被组成成分如叶片，细杆的朝向以及尺寸，把其看作是各种不同离散散射体的集合。
地表辐射采用了IEM模型。在用于土壤水分反演时，IEM模型中不仅包含有多频极化信息，而且包含有地表相关函数项，更真实的反映地表微波散射情况，得到的结果与地表实测结果误差较小。但在适用范围上仍然存在一定的局限性。即当频率很高时，传统的IEM模型能够计算的地表粗糙度范围将减小，频率特别高时甚至无法计算出结果。在本文中，对IEM计算过程中某些算法进行了数学上的改进，从而在一定程度上扩展了IEM的计算范围，尤其是Ku波段的情况下。
本文发展的MatrixDoubling模型对玉米的模拟结果，与美国SGP99的实验数据有很好的一致性。但是由于其理论模型很复杂，包含了很多的参数，比如说地表参数，植被参数等等，因此采用MD进行土壤水分反演时就比较麻烦，计算的复杂度很高。而采用零阶模型进行土壤水分反演时比较简单，可以直接与感兴趣的参数关联。这两个模型计算出来的总的辐射结果均可以表示为三个分量，植被层向上的发射率、植被向下的辐射经地表反射后又经过植被层衰减后的辐射和地表经植被层衰减后的发射率，因此为了使土壤水分反演更直接，利用MatrixDoubling模型和零阶模型的相应项进行了匹配，从而导出了高频率下C、X和Ku波段的植被等效的单散射反照率和光学厚度。