精细农业是21世纪农业发展的一个重要方向，将推动粗放型农业向知识型、技术型的现代农业转变，而实施精细农业的前提就是必须实现农田信息的采集与处理的自动化。土壤作为一种有限的资源，对地球多种生命形式的生息繁衍至关重要，土壤科学在农业可持续发展方面正发挥着越来越重要的作用。“数字土壤”的实现可以系统地组织土壤信息，提高土壤信息资源的可利用水平，这已成为信息化社会的必然要求。许多复杂的土壤问题的解决都有赖于正确的认识和区分土壤，而千百年来，土壤的分类问题一直依赖专家的意见，需要进行实地的考察研究，难以普及；近年来，随着光谱技术的不断推广和应用，国内外学者采用近红外光谱技术获取土壤养分信息，但也存在土壤中N、OM和pH的研究结果较好，P、K的研究却相对较差的问题；在“数字土壤”技术产品的开发方面研究也比较的薄弱。本论文针土壤信息获取技术上存在的一些问题和不足，结合实验室的可见—近红外、近红外、中红外波段的光谱仪对土壤的种类、养分含量及光谱分析仪器进行了研究。主要内容与结果如下：一、对浙江省内较为典型的四种土壤的光谱特性进行了较全面的分析，利用化学计量学方法结合神经网络对光谱数据进行处理，成功实现了对四种不同品种的土壤的模式识别；而且通过对土壤光谱值的进一步分析，利用方差分析法对四种土壤的敏感波段进行提取，最终选定可以用于区识别这四种土壤的敏感波段，成功地将数据从600个波段压缩至130个，1103个压缩至170个，减少了数据分析的时间，为土壤光谱分析仪的开发提供了依据。二、对两种不同类型的土壤进行养分光谱信息的研究。通过分析方法的优化，选择适合小样本分析的支持向量基结合偏最小二乘算法优化了模型的分析能力；并通过从近红外到中红外全波段的分析，最终利用近红外光谱分析，速效N的研究相关系数达到了0.876，中红外光谱下，速效P和速效K的相关系数分别为0.839和0.803，因此可以认为红外光谱是适合用于分析土壤养分含量的，并且中红外波段与其中的速效磷、速效钾关系更为紧密。在此基础上，还通过相关系数法对养分分析的敏感波段进行了初步的选择，也取得了一定的成果。三、通过对现有的光谱仪进行细致分析，然后对土壤光谱分析仪进行了从其内部结构到影响因素等方面进行了考虑，构思了土壤光谱分析仪的内部结构，为今后仪器研发提供了一定的参考价值。