当前我省正在较大面积地进行土地开发整理，定量遥感反演技术将为土地整理后的土壤肥力质量监测和评价提供技术保障。本文主要通过分析遥感影像中土壤的反射光谱值与土壤肥力因子含量之间的关系，尝试建立研究区土壤有机质、全氮和全磷含量遥感定量反演模型，并在此基础上建立土壤肥力反演模型并综合分析评价，从而实现土地整理前后研究区快速、高效的土壤肥力质量定量评价。本文对实测的光谱反射率曲线（128像元）进行重采样，使之与遥感影像的波段范围保持相当。通过对基于杨嘉桥试验区的实测光谱与从SPOT-5等影像中提取的反射光谱曲线，同现场采集土壤样品的肥力因子含量进行拟合与回归分析，研究表明：1）土壤肥力指标成分与样本点反射率有对应的拟合关系，尤其是在红光、近红外波段拟合效果更好，拟合度达0.8以上；2）基于红光波段，以对其反射率倒数取对数后的数值为自变量建立的二次多项式反演有机质含量模型最优；3）基于近红外波段，以对其反射率取一阶微分后的数值为自变量建立的二次多项式全氮与全磷反演模型最优。应用最优模型反演试验区土壤肥力指标含量，得到该区域各指标因子含量所在区间与实测结果相符，说明遥感模型可用于估算土壤肥力指标含量。本文研究将建立的杨嘉桥试验区土壤肥力反演模型应用于遥感影像中，得到该区土壤肥力等级分布图。成果表明：经过土地整理后的试验区大部分土壤肥力等级达到二等水平（中等偏上），占总面积的43%；而土地整理前的土壤肥力水平基本处于中等偏下，说明该区经过土整后对于改善土壤肥力质量情况有一定成效，用定量遥感反演方法评价土地整理土壤肥力情况可行。目前这一研究在国内外并未多见，这将为土地整理后土壤肥力质量评价提供理论和技术支持；同时利用遥感技术对土地整理后土壤肥力质量评价也是一个较新的研究领域，这也将促进我国土地整理评价成熟理论体系的形成。