土壤有机质(SOM)含量是衡量土壤质量高低的重要指标,可以用高光谱快速测定。在以往研究中,估算模型多以特征波段与线性经验模型为基础进行构建,较少考虑波段间信息冗余和共线性,预测效果不很理想并难以进行推广。为最大化消除波段信息噪声,提高模型预测精度,选取莱州湾南岸滨海平原为研究区,系统采集了111个土壤样本和实测高光谱数据(325~1 075nm),并测试了土壤样本的有机质含量作为因变量;通过主成分分析(PCA)将实测光谱信息降维为6个主成分,并提取水分、植被光谱特征指数(DI),以此作为自变量;最后建立多元逐步线性回归(MLR)和BP神经网络(BPN)预测模型,分析不同模型对土壤有机质预测的效果。结果表明:(1)经过主成分的波段信息分析判别提取出6个主成分,可以表征叶绿素残留物、盐分、腐殖酸、物化矿渣和微地貌的光谱特征。(2)基于6个主成分作为自变量所建立的BPN模型预测精度优于MLR模型,他们的R2分别为0.704和0.643。将水分和植被光谱特征指数作为自变量增加到预测模型后,MLR和BPN的预测精度分别提高了6.1%和5.2%,R2达到0.712和0.764;(3)将光谱主成分和光谱特征指数作为自变量的BPN模型进行土壤有机质预测可得到精度较高的预测结果,在土壤有机质的预测与制图中具有一定的应用潜力。