中文摘要：

快速、适时的获得土壤养分信息是科学合理施肥和采取正确的田间管理措施的基本前提，传统的土壤养分化学分析方法由于其存在测定时间过长、操作繁琐、化学试剂对人体有害的弊端已无法满足现代精准农业的需求，因此，本研究针对新疆南部地区极端干旱条件下的土壤养分特性，以该区的主要类型耕作土壤为研究对象，通过野外实地采集典型类型土壤和人工配置不同梯度养分含量土样的方法，采取土壤室内化学分析结果与土壤光谱特征相结合分析的技术思路，利用去包络线、微分变换等光谱数据处理方法和多元统计分析、偏最小二乘回归分析、对应分析等数据统计分析方法来研究土壤养分的光谱预测模型，旨在建立适合于该区土壤特性的养分光谱预测模型，提高模型的预测精度，为该区的土壤合理施肥、农业产业结构的合理布局与调整提供决策依据，同时为航空、航天遥感在该区土壤养分监测的应用提供理论基础与技术支持。

结论摘要：

盐分、水分、有机质是南疆盐渍化土壤肥力的主导因子。本项目以南疆主要类型耕作土壤为研究对象，针对这几个土壤肥力主导因子光谱定量反演的理论基础及模型构建进行了深入研究。通过对比去有机质前后土壤的高光谱特征，将570~630nm确定为有机质的特征波段，并发现有机质含量对土壤线参数有明显影响。经分析不同有机质、氧化铁含量土样的高光谱数据，发现当氧化铁含量大于30g/kg或氧化铁与有机质的含量比值大于2.21时，氧化铁会完全掩盖有机质的高光谱信息。采用连续统去除数据建立了有机质的偏最小二乘回归（PLSR）模型。利用野外实地采集的不同含水量土样的高光谱数据，研究了耕作土壤含水量与高光谱反射率之间的定量关系，构建了一元线性回归与多元逐步回归的土壤含水量预测模型，优选出以698nm、702nm、703nm、746nm、747nm波段反射率倒数建立的多元逐步回归模型为南疆耕作土壤含水量的最优反演模型，并对植被覆盖下土壤水分的遥感监测进行了研究，结果表明利用植被冠层光谱信息可以有效获取0~30cm土层的含水量。通过对比土壤含盐量与电导率的高光谱反演精度，发现含盐量反演精度优于电导率，并建立了土壤含盐量的高光谱定量反演模型。