东北黑土区是世界上少有的典型黑土区之一,是全中国最大规模的粮食储备基地之一,也是我国至关重要的战略性资源地。但经历漫长的历史变迁,由于各种自然因素以及人类生产活动的长期影响,东北黑土区土壤逐渐退化,不仅肥沃黑土的整体数量减少,而且土壤的质量也在不断下降。如何挽救我们岌岌可危的耕地资源,成为了当今社会急需探讨和解决的重要课题。寻求合理的水土保持的方案和着手对耕地质量的动态监测也是“振兴东北”战略的必由之路。本研究通过获取海伦市1988年、2009年、2016年三个时期Landsat影像,利用2009年野外土壤采样数据,分析土壤有机质含量与其多光谱反射率的关系,进行多元逐步线性回归分析,并引入地形因子,建立土壤有机质含量预测模型。以点及面的反演三期遥感影像中海伦市有机质含量,绘制有机质含量分布预测图。并结合地形变化和气候特征等方面,分别从宏观和微观揭示典型黑土区土壤有机质时空变化特征,结论如下。（1）由于本研究时间跨度较大,采用了两种传感器的影像,两个传感器影像各个波段之间存在线性关系,将两种传感器两种影像校正至同一水平,可以使由2009年TM传感器影像反射率拟合建立的模型同时适用于2016年OLI传感器的影像。（2）将多光谱影像中的土壤反射光谱值数学变换,有助于消除大气、地形、水分等因素的影响,大大提高了有机质与光谱数据的相关性,其中蓝波段的倒数与有机质含量的相关性达到了0.781^**极显著相关。（3）在同一坡面单元上,有机质含量会随坡高程的降低而升高,坡底有机质含量一般高于坡顶有机质含量;当坡型由凹面转为凸面时,有机质含量降低,当坡面由凸面转为凹面时,有机质含量升高;坡向也会影响有机质含量的分布,阳坡有机质含量一般会低于阴坡有机质含量。（4）通过逐步线性回归分析,将1/b2（蓝波段倒数）,24差比和（红蓝波段差/红蓝波段和）,24比（红蓝波段比）,tanα（6）（Swir1波段处夹角tan值）和SOS（坡度变率）引入模型作为模型输入量,使遥感反演模型的决定系数R2达到提高至0.671。对比单波段模型,多波段光谱指标模型,得出引入地形因子的多波段光谱指标模型为最适合本研究有机质反演的模型的结论。（5）近30年海伦市有机质含量是缓慢下降的,从1988年平均有机质含量4.87%降至2016年平均有机质含量3.98%;有机质含量降低区域主要分布在海伦市的中下部和西南部,并且西南部有机质含量一直处于较低水平;1988年至2009年有机质含量下降幅度大,速度快,而2009年至2016年有机质含量下降幅度小,速度较慢。（6）海伦有机质含量时空变化趋势和分布特点受到气候和地形的影响,分析得出由于海伦市地处小兴安岭丘陵区至松嫩平原过渡区,因春秋多风干燥,夏季高温冬季寒冷的气候特点和漫川漫岗高低起伏的地形也是导致有机质含量时空变化特征的重要原因。