土壤碳氮作为谷子田土壤的重要养分之一,是衡量土壤肥力特征的重要指标,也是谷子生长发育、产量和品质形成所必需的元素。土壤碳氮的传统测定主要通过实验室化学分析方法,结果虽较为可靠、精确,但存在耗时长、操作繁琐、成本高以及环境污染等问题。高光谱分析技术作为一种新兴的现代科学技术,具有快速、低成本、环保、无损伤和可重复等特点,可以及时地获取数据信息,满足“精准农业”的发展需求。鉴于此,本实验以太谷县山西农业大学实验站谷子田土壤为研究对象,研究土壤与高光谱的响应机理,提取和确定土壤颗粒碳氮的高光谱特征信息,通过对比分析高光谱不同预处理方法对土壤颗粒有机碳氮模型表现的影响,确定土壤碳氮监测的最佳光谱预处理方法,最终实现土壤碳氮含量的精确光谱监测。主要结论如下:(1)不同光谱预处理方法对光谱与颗粒有机碳氮含量之间的相关关系影响不同,土壤颗粒有机碳氮含量和原始光谱反射率之间呈现负相关关系,然而经过不同变换处理后,二者之间的相关关系发生较大变化,且相关系数有了明显的提高。R’变换后,光谱反射率和土壤颗粒有机碳氮含量的相关性最佳,相关系数分别为0.613和0.493。(2)不同变换光谱条件下,提取的颗粒有机碳氮的特征波段存在一定差异。本文利用逐步多元线性回归的方法提取到的颗粒有机碳含量原始光谱的敏感波段主要位于400-420nm的区域:在(1/R)’下敏感波段主要位于866附近和1650nm-1690nm位置处;在R’敏感波段主要位于800-840nm和2308nm波段;而R’’敏感波段则主要位于583nm附近和1600nm-1620nm区域。颗粒氮原始光谱敏感波段主要位于400-450nm的区域;(1/R)’敏感波段位于2200-2230nm处;R’敏感波段主要位于789-830nm;而R’’光谱敏感波段为1999nm。(3)本研究中,采用PLS-SMLR构建土壤颗粒有机碳氮含量的特征波段模型。采用不同预处理方法,对颗粒有机碳氮含量PLS-SMLR建模效果进行对比分析。其中以R’变换处理下的模型表现最好,达到了较好的预测结果。表现为(碳含量R_C~2=0.71,R_V~2=0.66;氮含量R_C~2=0.93,R_V~2=0.52)。综合模型的实际应用潜力,因此PLS-SMLR和R’变换光谱所构建的颗粒有机碳氮模型可以考虑用来估测碳氮的含量。本研究构建的土壤颗粒有机碳氮模型具有很好的预测能力,可以实现土壤颗粒有机碳氮的准确定量估测。