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土壤养分含量的状况是影响土壤质量变化的基本因素,快速了解森林土壤养分状况对研究森林植被的生长环境有着重要意义。土壤高光谱遥感技术是目前的研究热点之一,具有快速测定土壤养分含量等特点,为实现快速大范围获取土壤养分含量提供了新途径。本文以江西省九江市庐山区与南昌市湾里区为研究区,在考虑了土壤属性、高程、海拔等因素的基础上,2014年根据样本选点采集318个土壤有效样本,在测定了土壤有机质、全氮、全钾、全磷的土壤主要基础养分含量的基础上,考虑到江西省土壤中铁含量较丰富,同时测定了土壤有效铁含量,并利用ASDFieldSpec4地物光谱仪对土壤进行了室内光谱数据采集。在分析了土壤类型及养分的光谱特征基础上,采用相关系数法分析了土壤养分含量的相关性,分别基于偏最小二乘回归（PLSR）、BP神经网络（BP）和支持向量机回归（SVMR）单一模型及定权与变权组合模型构建了土壤有机质含量的高光谱直接估测模型、全氮和有效铁含量的高光谱直接与间接估测模型,并对模型进行了检验。主要研究结果为:（1）森林土壤养分的反射光谱相关性分析研究采用相关系数法,对森林土壤养分含量进行了反射光谱相关性分析。土壤有机质含量与原始光谱反射率呈明显的负相关,且600～800nm波段内相关性最明显,在650nm波段处相关系数值达到最大值;土壤全氮含量与原始光谱反射率呈较明显的负相关,且600～800nm波段内的相关性明显,在649nm波段处相关系数值达到最大值;原始光谱反射率与土壤全磷含量呈负相关,且相关性不明显;原始光谱反射率与土壤全钾含量间的相关性非常低;土壤有效铁含量与原始光谱反射率呈较明显的负相关,同时也在600～800nm波段内的相关性较明显,在673 nm波段处相关系数值达到最大值。通过SPSS 17.0对土壤有机质含量与土壤全氮、全钾、全磷及有效铁含量相关性分析,发现土壤有机质与全氮间存在显著的相关性,可通过幂函数拟合·;土壤有机质含量与全磷含量间存在一定的相关性,但无法通过函数拟合;土壤有机质含量与全钾含量间的相关性极低;土壤有机质含量与有效铁含量间存在显著的线性相关,可通过线性函数拟合。为土壤全氮及有效铁含量的间接估测提供依据。2)森林土壤养分含量的单一光谱估测模型的构建在相关性分析的基础上,基于PLSR、BP与SVMR分别构建了森林土壤养分含量的光谱单一光谱直接估测模型,及森林土壤全氮和有效铁含量的单一光谱间接估测模型,确定BP为最佳估测模型。在森林土壤光谱的直接估测中,土壤有机质含量的最佳单一估测模型为BP模型,其预测R2为0.77,RMSE为11.96gkg-1 RPD为1.99; 土壤全氮含量的最佳单一模型也是BP模型,其预测R2为0.63, RMSE为0.52gkg-1 RPD为1.64; 土壤全磷含量的最佳单一模型为PLSR模型,其预测R2仅为0.09, RMSE为0.17gkg-1 RPD仅为1.05; 土壤全钾含量的最佳单一模型为BP模型,其预测R2为0.20, RMSE为3.23g kg-1 RPD仅为1.12; 土壤有效铁含量的最佳单一估测模型为SVMR模型,其预测R2为0.39, RMSE为27.84 mg kg-1 RPD为1.24。在森林土壤光谱的间接估测中,土壤全氮含量的最佳模型为BP模型,其预测R2为0.89, RMSE为0.27gkg-1 RPD为3.02; 土壤有效铁含量的最佳模型也为BP模型,其预测R2为0.52, RMSE为26.03 mgkg-1,RPD为1.44。对比表明BP、SVMR优于PLSR,土壤全氮及有效铁含量间接预测要好于直接预测。3)森林土壤养分含量的组合估测模型的构建本文基于单一模型建模结果,选择六种定权、四种变权方法分别构建了森林土壤有机质、全氮及有效铁含量的光谱组合直接估测模型和森林土壤全氮、有效铁含量的组合间接估测模型。研究表明,直接估测中,土壤有机质含量的最佳估测模型是二项式系数变权组合模型,其预测R2为0.81,RMSE为10.24gkg-1,RPD为2.32; 土壤全氮的最佳估测模型为简单加权定权组合模型,其预测R2为0.70, RMSE为0.47gkg-1 RPD为1.84;土壤有效铁含量的最佳模型是误差平方和倒数变权组合模型,其预测R2为0.49,RMSE为 24.97mgkg-1,RPD为1.39。在组合模型的间接估测中,土壤全氮含量的最佳模型是简单加权变权组合模型,其预测R2为0.73, RMSE为0.43g kg-1,RPD为1.91; 土壤有效铁含量的最佳估测模型是二项式系数定权组合模型,其预测R2为0.58,RMSE为25.03 mg kg-1,RPD为1.49。对比表明,变权组合模型整体优于定权组合模型,间接组合模型优于直接组合模型。本研究基于土壤高光谱数据,探讨了组合模型在土壤有机质、全氮及有效铁含量中的估测应用,为土壤主要养分等含量光谱估测提供了新的研究思路,为利用遥感进行土壤养分含量快速测定提供了理论基础和依据。