土壤的光谱反射率是土壤有机质、颗粒组成、水分、碳酸钙、氧化铁、盐分、黏土矿物等土壤性质综合反映的结果,如何从土壤高光谱数据中提取和挖掘有效信息,成为快速、准确监测土壤养分及鉴别土壤类型的重要环节。土壤剖面是区分土壤类型的主要依据,也是成土过程及基本理化特征的综合体现,不同土层是不可分割的整体。表土层对于地理环境最为敏感,以此层次反射光谱特征反演土壤基本性质精度较高,但难以揭示土壤发生以土壤类型的差异。因此开展土壤剖面上高光谱反射特征与土壤理化性质的反演,既可以甄别土壤形成过程,又可以鉴别土壤类型。陕西省南北跨度大,成土环境复杂,土壤类型丰富,研究不同土壤类型剖面高光谱反射特征及有机质反演,为基于高光谱的土壤形成过程与土壤类型识别奠定基础。本研究以反映成土过程的土体剖面为切入点,测定塿土、水稻土、黑垆土、黄绵土、风沙土等9种主要土壤类型的51个土壤剖面上的216个土样的光谱反射曲线及土壤有机质含量,对光谱反射率进行一阶微分、对数的倒数变换、去包络等数学变换,研究不同土壤类型剖面的土壤反射光谱特征,在光谱反射率和光谱特征指数与土壤有机质相关分析的基础上,提取有机质响应波段,分别建立基于光谱特征指数的一元线性回归模型、基于偏最小二乘法(PLSR)以及支持向量机(SVM)的土壤有机质含量高光谱预测模型,应用独立样本集进行模型验证评价。结果如下:(1)对不同类型土壤的原始光谱和一阶微分光谱对比分析可知,不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,但光谱反射率高低、吸收峰特征参数位置、深度等各有不同。总体上,塿土的光谱反射率最低,风沙土和黄绵土发射率最高,其他类型土壤光谱反射率介于中间。有机质含量是影响土壤剖面各层次的光谱反射率的最主要因素,呈显著的负相关,土壤中的氧化铁、碳酸钙含量也对土壤的光谱反射率有一定影响。(2)由陕西省境内几种主要类型土壤剖面各层次光谱变化特性以及原始光谱反射率及其变换形式与土壤有机质含量的相关分析可知,塿土剖面各发生层的光谱反射率由于有机质和碳酸钙相互作用的原因,从上到下呈现出增高——降低——再增高的变化规律,1400nm、1900nm波段具有较深的水分吸收谷。水稻土由于氧化铁含量的原因,造成反射率较高,在900nm附近存在较深的铁氧化物的吸收谷。黄绵土和风沙土光谱反射率最高,除表层土有机质因含量高而造成反射率低于平均值之外,其他各层反射率几乎一致,符合其全剖面土质均一的特点。黑垆土各层次光谱反射率差别不明显,但一阶微分光谱变化浮动较大,形成波浪状。不同类型土壤的有机质光谱响应波段不尽相同,但与土壤有机质的相关性较高出现在540nm~1050nm、1390nm~1500nm、1530~1560nm、1650nm~1790nm、1860~2190nm、2260~2340nm,敏感波段集中在540nm~630nm、750nm~930nm、2080nm~2130nm、2180nm~2190 nm。(3)比较三种建模方法得到的模型精度,以SVR方法建立的非线性有机质含量预测模型精度最高,PLSR方法次之,一元线性回归最差。基于倒数对数一阶微分d[log(1/R)]光谱构建的校正模型和验证模型的判断系数R2均较好,分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差仅为2.1843 g/kg,RPD达到2.8751,是预测有机质的最优模型。