地表的冻融状态监测与人类生活环境密切相关，地表冻融状态的变化强烈影响区域内地表的能量平衡和水分平衡。对区域内水热交换、气候变化、地表热力学特征等有巨大影响。传统监测地表冻融状态的方式是根据气象站点人工测量数据进行的，需要消耗大量的人力、物力、财力且具有严重的时间滞后行。卫星遥感技术，特别是微波遥感技术的发展，为大规模全天候监测土壤冻融状态提供了一种新的方法。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冻融状态的有效手段。　　 在采用被动微波遥感技术研究地表微波辐射信号时，植被是影响准确性的重要因素之一。这是由于植被层不仅具有自身向上的辐射，还对地表辐射起衰减作用。一定厚度的植被可以完全屏蔽地表的辐射。因此在进行地表微波辐射信号研究时，地面场景被分为有植被区和无植被区。对于无植被覆盖区，我们可以直接获得地表微波辐射信号并利用相关算法监测地表冻融状态。对于有植被覆盖区域，一般在ω为零时对零阶的ω-t模型进行简化，化简后的模型可以直接与地表冻融状态判断的判据相关联，并在判断地表冻融状态算法中消除植被对地表信号的影响。Ω-T模型将植被看作是一个均匀层，忽略多次散射效应。在低于5GHz的条件下广泛应用于草地、农作物和疏密度较轻到适中的植被区域。　　 国内外研究者在利用被动微波遥感数据进行地表冻融状态监测时发现，18GHz和37GHz的负亮度温度谱梯度对土壤冻结有良好的指示作用，并可以将对土壤水分不敏感的37GHz的亮度温度作为附加指标对地表冻融进行判别。但是，目前卫星上搭载的微波辐射计不论是美国的AMSR-E还是我国的“风云三号”，其频率都高于5GHz。在利用这些高频频段的卫星数据研究植被覆盖区域地表微波辐射信号时，如果ω?和T值依然采用5GHz以下推导出来的结果，将严重影响对地表冻融状态判断的准确性。另一方面，目前使用的ω?和T的值是在常温状态下得到的，这些结果在寒冷环境下是否适用仍有待研究。Matrix-Doubling算法（后称M-D算法）基于光线跟踪原理，考虑了植被层内部以及植被和地表之间的多次散射，可以用于频率较高情况下。　　 本文首先在实验室中进行了寒冷环境下植被介电常数实验，在实验的基础上对寒冷环境下植被介电常数模型中所需的半经验参数进行了拟合，发展了适用于寒冷环境的植被介电常数模型。文中详细描述了寒冷环境植被介电常数实验的原理、方法、步骤、结论和可能存在的问题。然后本文在寒冷环境植被介电常数模型基础上，结合冻土介电常数模型对Matrix-Doubling模型进行了发展，发展后的Matrix-Doubling模型可以在寒冷环境下模拟植被的微波辐射和衰减特性。为验证本文发展的Matrix-Doubling模型，作者于2008年在河北省清苑县进行了一次野外试验。野外试验利用遥感科学国家重点实验室所属的车载微波辐射计获取了实测幼林亮度温度数据，之后利用模型模拟寒冷环境下幼林在Ku(18.7GHz)、Ka(36.5GHz)波段上的亮度温度并与车载微波辐射计获得的实测亮度温度对比，进行模型验证。最后，用发展后的Matrix-Doubling模型模拟的结果和相同环境下ω?一T模型的结果进行匹配，反演出幼林在Ku、Ka波段上的等效单散射反照率和光学厚度。从而为在寒冷环境下分析植被对地表微波辐射信号影响提供一种方法。