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地表温度(Land Surface Temperature，LST)是地表能量平衡中的一个重要参数，在地-气相互作用过程中扮演着十分重要的作用，在气象、地质、水文、生态等众多领域有着广泛的应用。高精度的地表温度有利于全球变化监测、地表过程模拟、环境与灾害监测与管理等相关领域的研究。 到目前为止，利用遥感手段获取地表温度技术主要分为利用热红外遥感数据和被动微波遥感数据反演地表温度两种。近几十年来随着一系列热红外传感器的成功研制和发射，利用热红外数据反演地表温度得到了深入的发展。虽然利用热红外数据反演得到的地表温度精度与空间分辨率都较高，然而，热红外波段受到大气水汽吸收影响很大，而且无法透过云层，因此不能进行地表温度的全天候监测。相比于热红外遥感，微波遥感受到云层的干扰小，可穿透云层（甚至是雨区）获取地表辐射信息，具有全天候、多极化等特点，很大程度上弥补了热红外数据在有云、雾等天气情况下获取地表温度信息的不足。 本论文在充分利用被动微波遥感数据优势的基础上，提出了一种多通道与归一化植被指数(NDVI)相结合反演地表温度的方法;并针对被动微波可获取有云覆盖时地表辐射数据，但空间分辨率较低与热红外遥感虽然仅能获取晴天条件下的地表温度，但其空间分辨率较高的特点，结合地表高程数据等辅助信息，将被动微波遥感与热红外遥感相融合，实现对地表温度的全天候、高空间分辨率反演。论文的主要研究成果如下: 1)本文所提出的多通道+NDVI算法在精度上要高于现有三种微波反演地表温度的方法，即单通道算法、MPDI(微波极化差异指数:Microwave Polarization Difference Index)算法以及多通道算法。通过分析发现:利用单通道垂直极化数据反演地表温度的精度要高于水平极化反演地表温度精度;对于MPDI算法，利用89GHz微波数据可以得到最好的地表温度反演结果;利用多个通道反演地表温度的算法（多通道算法和多通道+NDVI算法）精度要高于仅利用单个通道的算法。 2)对四种算法的普适性检验，即:结合各算法所对应的2008年公式系数反演2006、2007、2009和2010年的白天和夜间每个月地表温度，可以看出，无论对于白天数据还是对于夜间数据，四种算法都有着较好的普适性。 3)结合被动微波数据反演地表温度与热红外数据反演地表温度的自身优势，建立被动微波像元内有云部分地表温度（由被动微波数据反演得到）与无云部分地表温度（由热红外数据反演得到）的融合模型，发展了高空间分辨率全天候地表温度反演算法。与原始的MODIS地表温度产品相比，融合后所得到的地表温度产品在时间和空间上都具有良好的连续性，同时可以较好地反映出地表温度的年际变化。 4)利用ISD数据库实测的温度数据对全天候地表温度产品中云覆盖像元进行了验证。从结果上看，对于白天数据，实测温度与反演温度差值的RMSE为6.17K;对于夜间数据，实测温度与反演温度差值的RMSE为4.77K。 综上所述，本论文提出的多通道+NDVI算法在利用被动微波数据反演地表温度方面有着较高的模型精度，且普适性较强，夜间温度反演算法精度更高，因此可利用此方法实现高空间分辨率全天候地表温度反演。