土壤水分是地表能量平衡和水分循环的关键参数，表层土壤水分(0-5cm)的研究在水文、气象和农业科学领域具有重大的意义。现有的微波土壤水分产品空间分辨率太低，无法满足实际研究与应用的需要。当前绝大多数光学-热红外遥感土壤水分反演方法无法直接定了反演得到土壤含水量，而需要得到与土壤水分密切相关的指标，需要通过建立遥感地表参数与实测数据之间的经验关系来反演区域土壤水分。并且这些方法大多基于极轨卫星单一的瞬时遥感数据，这便很容易在成像时遇到诸如云雨的情况而导致这些方法不可用，对于长期的监测更是捉襟见肘。本论文基于地表温度-地表短波净辐射日变化土壤水分反演模型，充分利用我国风云系列静止气象卫星每天可以获取多时相地表参数信息的特点，直接定量反演表层土壤水分。　　本研究首先阐述了地表温度-地表短波净辐射日变化土壤水分反演模型的理论基础，从模拟数据出发，对模型参数形式进行了优化，根据模型参数-旋转角的物理意义与表观热惯量的联系，对模型参数旋转角的表现形式进行了改进。同时，根据椭圆中心横坐标与旋转角良好的线性关系以及五个椭圆参数的敏感性，简化了模型系数。最终，得到新的地表温度-地表短波净辐射日变化土壤水分反演模型。　　为了获取模型的两个输入参数——地表温度与地表短波净辐射，论文基于风云2E卫星(FY-2E)数据与MODIS(moderate-resolution imaging spectrometer)数据，采用劈窗算法反演了地表温度;并利用大气透过率的变化主要取决于大气水汽含量的动态变化这一特征，通过MODTRAN模拟计算得到大气透过率，进而反演得到地表短波净辐射。并结合敏感性分析结果，表明两个参数的反演结果适宜应用到该模型的土壤水分反演工作中。　　为了使此土壤水分反演模型更具实用性，论文进一步分析了自然地表下植被覆盖度对表层土壤水分反演模型的影响。基于实测数据的论证与分析，本文提出在反演土壤含水量时，需按照该研究区的植被覆盖度计算土壤水分反演模型的系数，进一步提高模型在自然地表下的表层土壤水分反演精度。　　最后，本研究分别采用地面实测数据与CCI(Climate Change Initiative)土壤水分产品对反演结果进行了验证与分析。其中，本研究具体分析了最容易出现反演结果高误差的站点，其误差产生的原因与其所在的地理位置、地表类型、植被覆盖度、地形以及土壤有机质含量等方面有关。在除去误差较大的站点后，基于FY-2E数据的土壤水分反演结果与地面实测值的相关性系数为0.845，均方根误差为0.064 m3/m3，反演结果尚可。另一方面，土壤水分反演结果与CCI土壤水分产品在空间上呈现较好的一致性。