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土壤水分是控制环境和气候变化的一个重要变量,它影响着土壤和大气之间的能量和水交换。因此,土壤水分的估计在地球科学中十分重要,但同样也是一种挑战。卫星遥感可以提供大尺度范围内的空间土壤水分分布图像。微波遥感卫星,如土壤水分主动被动卫星（SMAP）,土壤水分和海洋盐度卫星（SMOS）和高级卫星散射计（ASCAT）,被广泛用在全球范围内检索土壤水分。然而,大多数微波产品具有相对粗糙的分辨率（数十公里）,限制了它们在区域水文模拟和灾害预测中的使用。因此,在本研究中,使用子网格土壤水分异变性降尺度的方法将SMAP,SMOS和ASCAT产品空间分辨率增加至1km进而与实地测量值进行验证。土壤水分的空间变异主要受土壤质地异质性的影响,可以作为降尺度一大重要依据。具有土壤网格的高分辨率土壤图像可以提供降尺度的土壤质地信息,通过Van Genuchten-Mualem（VGM）模型水力参数的平均值和标准偏差,可以建立土壤水分变异性和平均土壤水分含量之间的关系,以上关系可用作遥感卫星粗尺度土壤水分产品的降尺度研究。本研究区域位于肯尼亚的马赛马拉国家公园内,使用点测量土壤水分数据和宇宙射线中子探测器（CRNP）所计算的区域土壤水分值可以对原始和降尺度后的土壤水分产品所提供的数据进行验证。主要研究结果如下:（1）不同遥感卫星的性能会受到传感器,轨道,反演算法以及环境因素的影响,本研究中被动卫星产品SMAP和SMOS具有相似的土壤水分空间分布,而ASCAT产品主要依赖于孔隙度数据。应用三重配置评估三种卫星土壤水分产品之间的误差后,结果显示SMAP具有最小的相对误差,与其相似的是ASCAT,而SMOS误差最大。（2）通过土壤水分变异性研究可得,平均土壤水分和其变异之间存在一种凸向关系,在土壤水分约为0.2cm3 cm-3时,其变异值达到最大。水力参数敏感性分析得知土壤水分变异性主要受土壤孔径分布因子的控制。然而,由于研究区域的土质条件相对均匀,因此总体来说土壤水分波动性较小。（3）遥感卫星产品降尺度后图像与原始图像相比,可以更好地表现子网格内土壤水分差异。但是,由于较为同质性研究区域的影响,降尺度结果和原始产品之间产生类似的土壤水分值,因此原始产品的性能对降尺度的结果具有决定性的影响作用。（4）与点测值数据相比,CRNP所计算的土壤水分值显示出更为潮湿的趋势,主要因为其测量深度超过10cm。对于原始产品,验证结果表明所有三颗卫星都不能满足0.04 cm3 cm-3的要求精度。ASCAT显示出最佳性能（ubRMSE=0.061）,紧接着是SMAP（ubRMSE=0.069）,最后一个是SMOS（ubRMSE=0.103）。此外,ASCAT相较于其他两个卫星在茂密的植被区域有更好的表现,而SMAP土壤水分含量在中等植被覆盖和裸地上的误差较小,降尺度后的结果提供了比原始产品更好或至少相同的性能,但具有更高的分辨率。通过本研究发现,SMAP和ASCAT相较于SMOS性能更好,并且可以通过预测粗分辨率像素内的子网格土壤水分变异性来对不同主被动微波遥感卫星进行降尺度研究,使其结果能更好地运用于农业以及灾害预测中去。