卢牧原，刘 源，刘桂建，*

(1.合肥工业大学 资源与环境工程学院，安徽 合肥 230009； 2.中国科学技术大学 地球和空间科学学院，安徽 合肥 230026)

土壤有机质泛指土壤中来源于生命的物质，是组成土壤固相部分的重要成分。一般条件下，土壤有机质含量在一定范围内与土壤肥力呈正相关，因此土壤有机质含量也被视为评价土壤肥力的重要指标[1-2]。快速、准确地测定土壤有机质含量对于了解土壤肥力、提高作物产量，以及智慧农业的实施等均具有重要意义。传统的土壤有机质测定方法耗时长、工作量大，难以满足快速无损的土壤有机质含量测定需求[3]。现阶段，光谱分析、遥感解译、GIS空间分析技术等已在耕地质量和农业信息监测中得到了一定的应用，尤其是遥感数据具有覆盖范围广、实时性和现势性强等优点，为迅速而准确地获取土壤质量评价指标提供了有利条件。

目前，国内外有关土壤有机质的预测研究主要是基于多光谱、高光谱数据展开，通过对光谱数据进行处理筛选出最佳波段及其组合从而构建多种预测模型来提高有机质空间预测的精度[4-6]。已有的研究表明，通过对光谱数据进行数学变换处理，最大化波段所包含的信息量，能够有效地降低波段间信息冗余，增强其与研究目标间的相关性，从而筛选出最佳波段用于提高预测模型的精度。章志等[7]利用基于信息量的最佳指数法(OIF)从陆地成像仪(OLI)影像多波段数据中筛选了最佳波段组合用于地类提取；……