综合孔径微波辐射计将稀疏的小口径天线阵列合成一个大的物理观测口径,能极大减小整个系统的体积和重量,无需扫描,能实现瞬时成像。因此,对综合孔径微波辐射计技术开展的研究日益增加,其在大气探测等地球遥感领域的应用潜力巨大。在地球微波遥感应用中被动遥感器(微波辐射计)直接测量的是地球的自然辐射(亮温),而应用所需的地球物理参数需要从遥感亮温产品中使用数学反演算法处理得到。不同于实孔径辐射计直接测量亮温,基于干涉测量的综合孔径辐射计直接测量的是亮温场的空间频谱——可见度函数。因此将其应用于地球遥感时,数据处理需要经过可见度函数——亮温——物理参数两步数学反演过程,而这两步反演处理的都是数学上的非适定病态问题,既繁琐又会导致误差放大,降低最终得到的遥感物理参数精度。为了改善以上问题,提升综合孔径辐射计在对地遥感应用中的遥感物理参数产品精度并简化数据处理过程,本文提出了从可见度函数数据中直接反演地球物理参数的综合孔径微波辐射计反演概念,论文描述了该概念的原理和具体算法实现过程并给出了仿真测试结果。具体来说,本论文针对用于大气探测的一维综合孔径辐射计,分别在一维变分和神经网络算法的框架下实现了从可见度函数——大气温度廓线的直接反演算法。最后本文基于历史真实大气参数模拟正演了一维综合孔径辐射计载荷大气观测过程,用模拟的可见度函数数据开展了端到端的仿真反演试验,对本文提出的反演算法进行了验证和性能评估测试。仿真测试结果表明,可见度函数的直接反演算法能够获得高精度的大气温度廓线,展示了直接反演算法用于综合孔径微波辐射计对地遥感应用的可行性。相比两步反演法,直接反演法具有步骤更少、更加快速、误差更小的优点。