土壤中的速效氮含量是衡量土壤肥力的重要营养指标之一。凭用高光谱技术精准、快速地检测大范围内土壤氮含量情况,对发展精准农业具有重要的指导意义。土壤氮含量传统测量方法虽然精度较高但是过程繁琐耗时长、花费大,较难满足大空间内土壤氮含量监测的需要;而高光谱遥感本身所具有的波段多、波段窄、能获取大量信息等优点促使其成为土壤氮含量监测的一种新技术。进行土壤光谱测量时会受到多种因素的干扰,造成土壤氮含量光谱估测存在不确定性,估测精度不高。因此,本文以陕西省横山县采集的70个土样作为研究对象,测得土壤室内光谱反射率数据和土壤速效氮含量数据,采用统计分析和灰色关联分析等方法开展研究。论文研究内容及结论如下:（1）探明了横山县不同速效氮含量的光谱反射特性根据采集的土壤样本,测定了土壤速效氮含量和光谱反射数据;对光谱曲线进行预处理,分析土壤速效氮含量的光谱反射特性,得出土壤速效氮含量与反射率具有明显的负相关关系,这与众多学者的研究结果一致,符合科学性。且不同速效氮含量的分组光谱曲线的间隔差异随着土壤速效氮含量的提高而逐渐变小。（2）确定了土壤速效氮的敏感波段和特征因子为确定土壤速效氮敏感波段,利用对数、对数的一阶微分等9种光谱组合变换技术对光谱进行变换,对原始及变换光谱进行土壤速效氮含量相关分析,提取特征因子的依据是极大相关性原则。结果表明,9种变换技术中,在可见光与近红外的速效氮含量与反射光谱相关性可以利用一阶微分及其简单组合变换技术来进行提高,而其他变换方法对于反射光谱与土壤速效氮含量相关性增强作用不大;确定了5个特征因子分别在:对数的一阶微分变换的387nm、1932nm,平方的一阶微分变换的2135nm、2301nm和平方根的一阶微分变换的2420nm处,五个特征因子的相关系数分别为-0.590、-0.583、-0.693、0.567和0.450。（3）建立了高光谱灰色关联分析的局部回归估测模型基于土壤速效氮含量估测中具有的灰色特性,借助灰色理论,构造加权灰色距离权重向量时依据特征因子与因变量的相关性,在此基础上构建加权距离灰色关联度模型,计算待估测样本与已知模式的灰色关联度,并对灰色关联度进行由大到小的排序;在此基础上建立灰色关联局部回归估测模型,将估测结果与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机模型进行对比分析。结果表明,灰色关联度局部回归估测模型的精度均高于常用的估测模型,其中决定系数R~2为0.6935,平均相对误差为22.530%。这说明灰色关联局部回归估测模型用于土壤速效氮含量高光谱估测是可行有效的。