土地资源作为资源与生态环境系统中的重要要素和诸多生态环境问题的集中体现者，土地资源的利用成为可持续发展中的重要组成部分。因为不合理地利用土地资源所带来的土壤侵蚀、土壤肥力下降、土壤退化和荒漠化、生态环境恶化等问题愈加严重。如何采用先进的技术方法对复杂的土壤状况进行监测，成为一个重要的研究课题。高光谱遥感除具有常规遥感的功能外，凭借其极高的光谱分辨率，通过对土壤理化性质与土壤精细光谱信息的分析，具备定量获取土壤特性参数的潜力，为实现土壤成分的估算研究与高光谱遥感图像的解译提供可能。本文首先从土壤理化性质入手，分析土壤成分的空间分布特征；并利用土壤的光谱特性，总结出水稻土与红壤的光谱特征差异。其次，揭示了土壤成分与其光谱成因机理之间的内在联系。运用各种土壤反射率数学变换形式，找出最佳单相关分析波段，利用统计学相关分析方法，建立多组回归分析模型，成功地实现了土壤有机质、氧化铁、土壤中量元素的估算。通过分析、研究得出如下结论：(1)研究区中水稻土和红壤两种土壤类型光谱曲线基本形态一致，但同时也存在着差异：红壤样点在550nm-1700nm范围内，光谱反射率比水稻土的反射率至少高出6.51％-17.71％，通过比较光谱反射值的大小，就可以分辨出水稻土与红壤，为确定样点的土壤类型提供依据。(2)在有机质含量的估算研究中，有机质含量与光谱反射率倒数微分变换后，在811nm处达到相关系数最大值，为-0.8642。经统计回归分析，发现估算有机质含量的最佳模型是以在477nm、2152nm二个波段的反射率对数的一阶微分为自变量构成的方程。(3)在氧化铁含量的估算研究中，土壤中氧化铁的含量与反射率呈负相关。光谱反射率在497nm处对氧化铁有较好的敏感性，相关系数的绝对值(负相关)在所有单相关分析中是最高的，为-0.88021。通过700nm、900nm附近的吸收特征参数与氧化铁含量之间相关分析表明，吸收深度与氧化铁含量之间的相关性不理想。统计回归分析结果表明，反射率、平方根的微分变换形式对氧化铁的含量较敏感，估算方程的效果较好。(4)在土壤中量元素的估算研究中，发现对氧化镁含量敏感的波段为480nm、706nm，对硫含量敏感的波段为818 nm、1383 nm、2162nm，对这两种成分建立的估算方程具有较高的判定系数与调整判定系数，较小的RMSE与相对误差，方程精度都达到90％以上，说明氧化镁与硫是可以用高光谱的方法来进行估算的。它们与有机质相关分析表明：土壤中量元素估算方程精度的顺序与它们和有机质的相关性顺序一致，即与有机质相关性高的元素估算精度也高，与有机质相关性低的元素估算精度也低；与氧化铁的相关分析表明：氧化镁与氧化铁的相关性很高，可以通过氧化铁间接估算氧化镁的含量。