为克服传统地面监测土壤水分方法费时费力的不足,满足大范围、长时间连续、实时动态的监测要求,本文采用ERS(european remote sensing satellites)和METOP(meteorological operational satellite)卫星搭载的微波散射计对地标土壤含水量进行观测。ERS和METOP系列卫星组成了覆盖全球的高时间分辨率(根据纬度不同,大约2~5 d即可重复观测)长期连续的对地观测网;SCAT(scattorometer)和ASCAT(advanced scattorometer)散射计分别是搭载其上的微波散射计,具备全天候监测地表土壤水分的能力。该文以1999年Wolfgang提出的经典TU-WIEN算法为基础,改进了其中人为定义经验函数的描述模型参数季节性变化规律的不足。在伊比利亚半岛的比较中发现,用新的移动时间窗口自动生成的σ′(θ,t)函数很好的描述了σ′(θ)的季节性变化,替代原有经验函数的作用。继而,利用改进的σ′(θ,t)函数,将经典TU-WIEN算法移植到有迫切实际需求的青藏高原地区。通过和地面实测数据的比较发现,卫星反演结果与实地测量数据有着很好的一致性和较低的误差率,总体均方根误差RMSE=0.0155,相关系数R2=0.8361,证实了新算法的可行性和应用价值。