Obtener perfiles de temperatura y humedad con alta resolución vertical es esencial para describir y predecir el movimiento atmosférico y, en particular, para comprender la evolución de los procesos meteorológicos de mediana y pequeña escala, realizar pronósticos meteorológicos a corto plazo y llevar a cabo modificaciones del clima (lluvia artificial, eliminación de lluvia artificial, etc.). Los radiómetros de microondas basados en tierra pueden adquirir datos atmosféricos verticales troposféricos con alta resolución temporal y espacial. Sin embargo, la precisión de la recuperación de temperatura y humedad relativa aún no es tan precisa como la de los datos de radiosondas, especialmente en condiciones nubladas. Por lo tanto, mejorar la observación y la precisión de recuperación es un gran desafío en la investigación actual. El enfoque de este estudio fue mejorar aún más la precisión de la recuperación de perfiles de temperatura y humedad atmosférica e investigar los efectos específicos de la información de nubes (altura de la base de la nube y grosor de la nube) en la recuperación de perfiles de temperatura y humedad. Los datos de observación del radiómetro de microondas multicanal basado en tierra (GMR) y del radar de nubes de onda milimétrica (MWCR) se incorporaron al proceso de recuperación de los perfiles de temperatura y humedad relativa atmosférica. La recuperación se realizó utilizando la red neuronal de retropropagación (BPNN). Los resultados de la recuperación se cuantificaron utilizando el error absoluto medio (MAE) y el error cuadrático medio (RMSE). Los resultados estadísticos mostraron que los perfiles de temperatura se vieron menos afectados por la información de nubes en comparación con los perfiles de humedad relativa. El grosor de la nube fue el principal factor que afectó la recuperación de los perfiles de humedad relativa, y la recuperación con información de nubes fue el mejor método de recuperación. En comparación con los perfiles de recuperación sin información de nubes, los valores de MAE y RMSE de la mayoría de las capas de altitud se redujeron en diferentes grados después de agregar información de nubes, y los errores de humedad relativa (RH) de algunas capas de altitud se redujeron aproximadamente en un 50%. La reducción máxima en los valores de RMSE y MAE para la recuperación de perfiles de temperatura con información de nubes fue de aproximadamente 1.0 grados Celsius alrededor de 7.75 km, y la reducción máxima en los valores de RMSE y MAE para los perfiles de humedad relativa fue de aproximadamente 10%, que se obtuvo alrededor de 2 km.