土壤是人类赖以生存的自然资源，是地理环境的组成要素之一，而土壤有机质作为土壤的重要组成、反应土壤性状的重要指标，在农业生产中发挥着至关重要的作用。相比于传统常规的测定土壤有机质含量的方法，借助高光谱遥感技术对土壤信息（有机质含量）进行预测分析就具有了周期短、成本低等一系列优点。为了更好的对研究区范围内土壤有机质含量进行预测分析，本文将以江西德兴铜矿尾矿坝附近的土壤为研究对象，利用ASD便携式光谱仪对研究区内68组土壤样本进行了光谱曲线的测定，并将实测光谱与Hyperion卫星遥感数据进行了匹配。通过对获取土壤样品反射光谱曲线进行处理分析，得到研究区内土壤反射光谱特征，获取土壤光谱的特征吸收带；并通过对不同采样点、不同深度的土壤光谱进行对比分析，研究不同位置、有机质含量不同的土壤反射光谱曲线差异。在有机质含量的预测模型上，本文对土壤反射光谱进行多种数学变换，分析土壤光谱反射率不同变换形式与有机质含量之间的相关关系，通过比较选择了相关性较高的变换方式作为土壤有机质预测模型的因变量，并利用多元统计分析、模糊数学、主成分分析进行建模。基于研究区内数据的分析可知，非线性模型精度高于线性模型精度，相比较而言，模糊数学的方法在数据精度上优于其他两种方法，即相关系数更高，且平均相对误差更小。最后，根据已建立的有机质预测模型，借助ENVI图像处理软件，利用三种数学模型，分别基于研究区的Hyperion高光谱遥感图像进行有机质含量的预测填图。经实践证明，基于土壤实测光谱，分析利用土壤反射率光谱曲线，建立有机质含量预测模型，具有快速估算土壤中有机质含量的潜力，且已得到较为广泛的应用。