积雪在地球气候系统中担当重要角色，积雪的变化强烈影响着地表的热量交换和水文特性，并对地表的能量平衡和水分平衡有很大影响。积雪参数——雪深和雪水当量是反映积雪总量必不可少的参数，也是地表水文模型和气候模式中的重要参数，在融雪径流预报，水资源管理，雪灾遥感监测及洪涝监测中都有重要应用。 本文研究目的是针对风云3号微波成像仪(FY-3 MWRI)，发展了一套适合中国区域内的雪深，雪水当量的反演算法，在此基础上进行积雪产品的原型软件开发，能够适时生成全球和区域的精度较高的积雪参数产品，并能满足实际应用的需求。论文首先总结，概括了被动微波反演积雪参数的国内外研究现状，并介绍了被动微波遥感基础理论，积雪的微波辐射特性，FY-3 MWRI的仪器特性和模拟数据库的生成，重点论述反演算法的建立，反演结果的分析评价，在此基础上进行算法的调试与开发，并最终生成一个稳定可靠的原型软件系统。 本文研究的重点归纳如下： 1．FY-3 MWRI的中国区域算法的建立。将中国的降雪区划分为3个区，分别建立不同的算法。在新疆实验区，用2003年4个月的AMSR—E 18．7GHZ，36．5GHZ和89GHZ水平和垂直极化的亮度数据，获取的气象台站观测的雪深，雪水当量数据。在Chang建立的半经验模型的基础上，在去除水体、降雨、湿雪像元后，使用多元线性回归方法，建立半经验反演算法。新算法引入了光学积雪覆盖面积因子作为对被动微波大尺度反演雪当量的修正项，该修正项使雪当量和雪深的反演精度提高。利用新疆地区的2004年1月的雪深、雪水当量和2006年3个月的测量数据对该反演算法进行了验证，结果较好，比AMSR—E算法精度有所提高。针对中国区域内的其他不同子区，也沿用此思路建立不同区域的反演算法，以提高FY3 MWRI在中国区域积雪雪深和雪水当量的反演精度。 2．评价噪声对算法的影响。在模拟数据中添加均值为1，方差为-6K，-4K，-2K，2K，4K，6K的高斯白噪声，分别利用AMSR—E亮温数据估算了2004年11月1日到18日，18天的在6种噪声水平下的雪水当量，同时计算出未添加噪声时的雪水当量，进行对比分析以评价噪声对雪水当量反演算法的影响。结果发现，噪声与雪水当量是正相关的，即随着噪声绝对值的增大，雪水当量的值也随之增大，反之亦然；同时我们还发现算法对负值的噪声较正值的噪声更敏感。故在FY-3 MWRI的亮温的定标精度内，采用AMSR—E算法作为FY-3 MWRI的积雪全球反演算法不用需要调整参数。 3．FY-3 MWRI积雪产品的系统开发。原型系统的开发遵循软件工程原理，从用户的需求角度出发，开发了一个稳定可靠的原型软件系统。