随着气象预报需求的提高和科学技术的不断发展,气象卫星探测技术逐步成为常规气象观测的重要补充手段。其中,微波探测技术因为较好的穿透性,能够做到全天时、全天候的对地探测,越来越受到人们的重视。星载被动微波辐射计资料一个重要应用就是对地表土壤湿度的反演。但微波辐射计的低频通道探测数据中存在由其他主动微波信号造成的污染,即无线电频率干扰(RFI)。因此,为保证微波辐射数据的准确应用,在使用之前正确的识别出其中的无线电频率干扰是必不可少的一步。本文主要针对微波辐射计数据,使用双主成分分析方法识别其中的无线电频率干扰信号,得到干扰信号的多年变化趋势,并且将这一识别和订正方法运用到地表土壤湿度微波反演计算中,分析干扰信号对地表土壤湿度反演结果产生的影响。文章的主要内容和结论如下：(1)为了验证双主成分分析方法的识别效果和优势,选取美国地区一次暴风雪过程,使用多种识别方法(主成分分析法、标准化主成分分析法以及双主成分分析方法)识别在这一天气过程中,有积雪散射作用影响时的AMSR-E 6.925GHz通道亮温探测数据中的无线电频率干扰。通过对比不同的识别方法所得的结果,表明双主成分分析方法可以准确地识别出AMSR-E亮温数据中的RFI信号,并能够有效地去除积雪表面的散射影响。(2)针对我国风云三号B星上的微波成像仪(MWRI)亮温观测数据,使用双主成分分析方法分别识别其陆面和海洋区域内的无线电频率干扰信号。识别结果表明,双主成分分析方法同样适用于FY-3B MWRI亮温数据中的无线电频率干扰识别。识别得出了MWRI 10.65GHz通道中的RFI分布情况,在陆面范围内主要出现在英格兰、意大利、土耳其以及日本等地。在海洋范围内升轨过程中RFI信号较弱,受陆面信号影响出现在近岸地区,主要集中在欧洲、地中海地区；降轨过程中会受到洋面对静止卫星信号的反射影响,较强的RFI信号10.65GHz通道多出现在地中海、18.7GHz通道多出现在美国东海岸附近地区。(3)为提高长时间的微波辐射探测数据在气候研究中的应用,使用双主成分分析方法识别2002年9月至2011年9月AMSR-E陆面月平均亮温数据中的无线电频率干扰,并分析其随时间的变化特征。同时,采用频谱差异法识别结果对RFI信号变化趋势进行验证。结果显示,无线电频率干扰的空间位置和强度随时间会发生变化。其中,C波段中识别出的无线电频率干扰数量随时间呈减少趋势；X波段中的无线电频率干扰随时间呈增加趋势。(4)针对RFI的存在对地表土壤湿度微波反演的可能影响,选择AMSR-E亮温数据,使用双主成分分析方法识别其6.925GHz和10.65GHz通道中的无线电频率干扰,并通过线性拟合的方法对受到污染的亮温数据做出订正。分别使用订正前后的亮温数据通过陆面参数反演模型(LPRM)反演地表土壤湿度,结果表明订正后的反演结果很大程度上改善了RFI信号对反演结果造成的影响,订正后的反演结果更接近于再分析数据表现出的空间分布情况。此外,该反演方法对RFI影响的敏感性也可以用于验证RFI识别和订正效果。