土壤有机质是土壤重要的组成部分,是衡量土壤肥力、监测农作物生长情况的重要指标。传统的土壤有机质测定化验方法,虽然精确度高,但是周期长、成本高,不能满足大范围快速监测的需要。高光谱遥感技术,波段多、分辨率高、数据量大,能实时高效的监测土壤有机质含量的变化情况,对精细农业的发展具有重要的指导意义。本文以山东省济南市章丘区为研究区,以采集的76个土壤样本的有机质含量和室外光谱数据为基础,针对土壤光谱估测中的灰色性,利用灰色系统理论建立土壤有机质高光谱灰色关联估测的修正模型,对土壤有机质的初步估测结果进行修正,以提高估测精度。主要研究内容及结论如下:(1)确定了济南市章丘区土壤有机质的特征指标对土壤光谱反射率进行一阶微分、平方、倒数、对数和平方根5种变换。通过比较不同变化后的土壤光谱曲线图和土壤相关系数图可以发现,经过一阶微分变换后的土壤光谱特征曲线上下波动强烈,光谱数据与土壤有机质的相关性明显提高,变化效果要明显优于其它4种数学变换,所以从一阶微分变换后的土壤光谱数据中按极大相关性原则选取了544nm、1469nm、1656nm、2059nm和2318nm 5个波段作为特征指标。(2)建立了土壤有机质高光谱灰色关联估测的修正模型以灰色系统理论为基础,建立土壤有机质高光谱灰色关联度估测的修正模型,并对土壤有机质的初步估测值进行修正。首先,将经典灰色关联度模型进行改进,得到加权距离灰色关联度模型,利用加权距离灰色关联度模型初步估测待估测样本土壤有机质的含量。然后根据建立的修正模型对土壤有机质初步估测值进行修正。最后,为对比分析,利用支持向量机、多元线性回归和BP神经网络对土壤有机质含量进行估测。结果表明,利用灰色模型估测有机质含量时,16个待估测样本修正后的平均相对误差由修正前的17.396%降低到3.801%,决定系数由修正前的0.6413增加到0.9782。利用常用三种模型估测有机质含量,16个待估测样本的平均相对误差分别为8.373%、9.746%和11.119%,决定系数分别为0.8632、0.8433和0.7008。研究说明,本文提出的土壤有机质灰色关联度估测的修正模型能有效提高估测精度,为土壤有机质高光谱估测提供了一种新方法。