空气质量监测工作是我国环境保护工作中的一个重要方面。基于遥感(RS)的空气质量监测系统就是利用环境卫星及其它卫星获取的遥感数据,并以地面环境监测数据、地理信息数据、气象数据等为辅助进行区域环境的监测与评价。利用邻近的已知空间数据对未知空间数据值进行估计和推测,是解决空间数据获取不完全的一种有效手段,即空间插值。空间插值算法的种类较多,使用时需要结合实际情况对空间插值的算法进行再研究、改进和应用。本论文详细研究了空间插值算法,在反距离加权(IDW)算法和普通克里格(OK)算法研究的基础上,对IDW法做了改进和实现,对基于RS的空气质量监测系统进行了总体设计,并将改进的IDW法应用到监测系统中。本文的主要工作和贡献:(1)研究了常用的空间插值算法,重点研究和分析了反距离加权(IDW,Inverse Distance Weighted)法和普通克里格(OK,Ordinary Kriging)法的插值原理和实现:IDW法基于距离相近相似的原则,距离越近的已知点对插值点的影响越大;OK法则以变异函数理论及结构分析为基础,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优的估计取值。(2)在对IDW法和OK法研究的基础上,针对两者的优缺点,用反映区域化变量空间结构性变化的以距离为自变量的变异函数代替距离的幂来求解IDW法的权重系数,又为避免参估点分布不均使插值结果产生较大偏差而使用方位搜索法进行参估点的搜索,提出了一种引入变异函数和方位搜索策略的反距离加权改进算法,并对此方法进行了实现和交叉验证。(3)基于RS等空间信息技术,按照环境空气变化遥感监测技术标准与规范,结合河南省环境空气质量监测管理业务和技术应用需求,对空气质量监测系统的系统架构和系统功能进行了分析和设计,划分了空气质量遥感监测应用系统、基础信息共享平台、数据库和模型库等四个主体部分,完成了对空气质量的遥感监测、遥感评价和空气污染的可视化等任务,并将改进的IDW算法应用在系统中。