采用修正的伽马分布，结合米氏散射理论，分析了水云粒子的光散射特性，建立了4种常见水云粒子含水量与消光系数的关系。对于光量子的偏振态，研究了水云粒子背景下量子干涉雷达（QIR）探测光子的偏振变化规律，建立了水云粒子影响QIR探测光子的传输距离、分辨率、误码率以及生存性能的数学模型。理论分析和实验仿真结果表明：随着水云中含水量的增加，消光系数呈线性增加，导致衰减系数增加，从而使得探测光子的能量耗散量增大，探测光子的传输距离下降；当发射光子数目一定时，QIR的分辨率随水云粒子光学厚度的增加而降低；当水云粒子浓度一定时，随着退偏比的增大，系统的误码率呈减小趋势；当目标的可探测点数一定时，水云对QIR系统的干扰强度越大，雷达的生存性能越低。由此可见，在QIR的设计、调试和使用过程中，需根据水云的相关参数，自适应地调整QIR系统的各个指标参数，从而提升系统的探测性能。

多角度偏振成像仪(MAPI)可获得多光谱、多角度的偏振信息,用于反演气溶胶与云的微物理特性。偏振的高精度探测需要精确的偏振定标。由于MAPI未配置星上定标器,因此采用自然景物作为偏振定标源。建立了全视场在轨偏振定标模型,分析了水云偏振特性。选用散射角为100°的水云像元作为无偏的定标源。求解了偏振响应矩阵所需的偏振片-滤光片组合的相对透过率、镜头起偏度以及低频相对透过率,最终计算出全像面偏振响应矩阵分布。分析了偏振片-滤光片组合的相对透过率三年平均值的变化,采用实验室定标结果进行验证,得到的相对误差为0.71%。采用最小二乘法拟合了镜头起偏度、低频相对透过率随视场角的变化。采用实验室偏振定标结果进行验证,得到的中心视场相对误差为1.22%。分析了算法的不确定度,得到中心视场合成不确定度为1.27%,边缘视场合成不确定度为2.19%,满足设计指标。所提定标方法对宽视场偏振成像仪的在轨定标有一定的借鉴作用,为气溶胶反演应用提供质量保证。

陕西位于西北内陆地区,是中国气候的敏感区,为准确认识其 上空的水云特征,利用MODIS的MYD06二级云产品数据,对陕西水云的概率分布、云顶高度、粒子有效半径、 光学厚度进行了统计分析。结果表明:(1) 水云概率分布显示出单峰结构,峰值出现在11月, 5月出现 概率最低。水云在秋季出现概率最高,春季出现概率最低。 (2) 7月和9月水云云顶高度的概率分布 会产生显著的变化,7月和8月的分布形态与其余各月有显著差别。水云云顶高度平均最大值出现在 春季的4～5月,最小值出现在冬季的12～2月。(3)水云的粒子有效半径在10月～次年5月, 分布形态相似,6～9月分布形态与之明显不同。水云粒子尺度平均最大值出现在夏季的6～8月, 最小值出现在秋季的11月。(4) 光学厚度在0～5之间的水云在10月～次年5月,出现概率最高, 峰值出现在12～2月; 6～9月光学厚度在5～10之间的水云出现概率最高, 峰值出现在7～8月。水云光学厚度最大值出现在秋季的9～11月,最小值出现在夏季的7～8月。

土壤水是全球生态系统的重要组成部分, 定量遥感估测喀斯特石漠化地区土壤含水率, 可为石漠化治理和生态恢复工作提供基础数据和理论支撑.通过Sentinel-1A和Landsat 8影像数据, 运用水云模型提取灌木林地和疏林地的土壤后向散射系数, 并计算旱地与有林地的TVDI.并结合实测数据, 利用拟合分析对不同深度土壤含水率进行建模, 从而对土壤含水率进行反演.结果表明VH极化二次曲线模型和VH极化三次曲线模型分别适用于灌木林地0~5 cm和5~10 cm深度的土壤含水率反演, 其R2和RMSE分别为0.87、0.87和4.57%、4.29%.疏林地0~5 cm和5~10 cm深度土壤含水率反演宜选用VH极化指数回归模型和VH极化下的线性回归模型, 各模型的R2与RMSE分别为0.736、0.72和9.77%、11.28%.三次曲线模型和Logistic回归模型分别适用于旱地和有林地的土壤含水率的反演, 各模型的R2与RMSE在0~5 cm深度分别为0.85、0.69和2.88%、4.02%, 在5~10 cm分别为076、0.23和3.5%、6.37%.

本文模拟了偏振激光雷达探测绝热水云微物理特性时由多次散射引起的退偏振问题,绝热水云的数密度在垂直方向上为定值,液态水含量和云滴有效半径随高度非线性增长,其变化规律由云层的大气压、温度以及绝热水云形成的热力学过程共同决定。激光雷达波长取0.355 μm,分别计算了云底高度为1 km和2 km的绝热水云退偏振比随穿透深度的变化,计算结果表明,绝热水云的退偏振比随穿透深度的增加而增大,随观测视场角的增大而增大,且其变化规律与均匀各向同性云层差距很大。另外,云层高度为2 km的云层有效半径比云底高度为1 km的更小,在同样数密度和观测条件下,退偏振比也更小。

激光雷达探测水云时, 多次散射会使雷达回波产生退偏振效应, 云层对激光的退偏振比与云层微物理特性信息含有特定的关系, 利用这种关系可以反演云层的微物理特性, 但是这种关系需要利用理论模拟进行研究和探索, 理论模拟激光雷达退偏振效应的方法主要是蒙特卡罗方法。给出了两种不同思路的蒙特卡罗模拟方法：一是通过跟踪光子在每一次散射后, 由光子方向矢量和Z轴构成的子午面来模拟, 光子相对于子午面的偏振状态由斯托克斯参量表示; 二是将光子的偏振状态用一个三元单位矢量组来表示, 每次散射后, 根据统计抽样得到的散射角和方位角对其进行旋转, 从而跟踪光子偏振态的变化。给出了详细的模拟过程, 并利用两种方法分别计算了水云的退偏振比, 模拟结果显示这两种方法得出的结果完全一致。

主动微波遥感与被动光学遥感在反演地表土壤水分方面分别具有各自的优缺点, 为了将这两者的优势结合弥补缺点, 提出了一种基于Radarsat 2与Landsat 8数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的半经验耦合模型.该模型基于水云模型, 将光学遥感反演得到的植被冠层含水量作为水云模型的关键输入参数, 并同时考虑植被冠层与土壤以及其之间的部分对雷达后向散射系数的影响,以此来去除雷达回波中的植被部分.最后选用内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市大兴安岭西侧研究区的Radarsat 2与Landsat 8遥感数据, 利用新的耦合模型反演得到植被覆盖区土壤水分含量, 并利用地面测量数据对模型进行验证.结果表明：利用Landsat 8数据反演植被含水量算法精度较高(R2=0.89), 论文提出的耦合模型反演植被覆盖地表土壤水分精度比之前算法也有了较大的提高, 其中HH极化效果最好, R2由0.27提高至0.65.这表明该耦合模型具有较好的反演精度, 可以应用于植被覆盖区土壤水分含量的反演.

利用激光雷达探测水云的光学和微物理特性时，水云的多次散射会在雷达回波中产生去极化信号，给出了半解析蒙特卡罗方法模拟偏振激光雷达后向散射去极化率的详细过程，给出了0.532 μm 激光作为光源入射时，典型水云的后向散射Muller矩阵二维分布图，以及水平线偏振、垂直线偏振、+45°线偏振和右旋圆偏振光入射时，后向散射的Stokes矢量的二维分布图，最后给出了去极化率和极化率随激光雷达接收视场角以及穿透深度的变化。从数据结果可以看出，接收视场角越大，多次散射的影响越大。给出的蒙特卡罗模拟方法对利用激光雷达遥感反演水云和球形气溶胶的特性具有重要的应用价值。

利用MODIS二级云产品和大气产品资料，采用通用大气辐射传输软件模拟计算了水云存在的情况下8.55 μm、11.03 μm和12.02 μm波段水云大气顶亮温，并对三波段的MODIS云顶观测亮温和模拟计算的亮温进行了对比分析.结果表明：利用MODIS卫星观测云参量、大气参量和空间几何参量，结合通用大气辐射传输软件模拟计算的亮温和MODIS云顶亮温分布基本一致，亮温差较小，主要分布在－10 K~10 K附近.模拟计算的三个通道亮温差BTD(8.55~11.03 μm)和BTD(11.03~12.02 μm)的变化符合水云的情况.

研究了水云光学特性对大气偏振特性的影响，对水云条件下大气偏振模式进行了仿真。使用基于蒙特卡罗法的矢量辐射传输模式，模拟350~700 nm波长下大气偏振特性随水云的光学厚度、有效半径的变化趋势。通过计算450 nm波长处不同太阳高度角下的全天空离散点的Stocks矢量，对水云下大气的偏振分布模式进行研究，并与晴朗大气下的天空光偏振度和偏振方位角模式进行分析比对。结果表明，波长越大，偏振度随水云光学厚度增大而减小的趋势越明显。随着有效半径的减小偏振度有一定程度的减小，但对短波波段影响较小。随着太阳高度角的增大，天空可探测区域整体偏振度下降。天空光的偏振度近0区域，会对其附近偏振方位角的准确性产生一定影响。水云天气下的大气偏振分布研究为偏振光导航传感器的实际应用提供了理论基础。