基于土壤养分的精准施肥策略对提高农业生态系统环境质量至关重要,运用土壤反射率规律和数理统计模型明确土壤全氮含量的高光谱特征,构建定量分析模型并探究响应机理,可为土壤全氮含量快速准确估测提供依据,为精准农业推广提供技术参考。以江苏省无锡市滨湖区水蜜桃种植园、山东省桓台县华北集约化农业生态系统试验站为研究区域,选取地理位置跨度大的代表性样品,进行光谱数据采集和土壤全氮含量测定。对光谱反射率进行一阶导数运算等预处理方法,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合建立土壤光谱调节指数(MSASI),运算后得到的数据分别采用多元线性回归分析(MLR)、反向传播神经网络(BPNN)和偏最小二乘法(PLSR)构建土壤全氮含量的高光谱定量分析模型。根据小麦、玉米秸秆还田后土壤有机质差异和不同的响应规律分别进行反演,构建最适模型,运用红外光谱(FTIR)、X射线衍射分析(XRD)、扫描电镜手段(SEM)对土壤有机质官能团、土壤矿物及表面形态比较分析,以探明土壤全氮含量高光谱响应机制。研究结果如下:(1)环太湖水蜜桃主要种植区内黄棕壤全氮含量高光谱敏感波段为420~444 nm和480~537 nm,最优预处理方法为一阶导数。最优反演模型为MLR,基于土壤调节光谱指数(MSASI)的多元线性回归分析的效果最佳(R~2=0.98、RMSE=0.04)。(2)山东省桓台县县域可持续发展示范区石灰性潮土全氮含量最优预处理方法为平方运算后一阶导数变换,小麦收获季土壤的特征波长为602、720、775、926和2215nm,玉米收获季的土壤为442、553、998、1082、1087、1285、1314、1969和2377 nm,BPNN的预测与实测土壤全氮的决定系数(R~2)分别达到0.80和0.90,表现最佳。(3)对研究中的不同供试区高光谱数据进行光谱指数运算,得出最优的光谱指数为MSASI,推测该光谱指数变换是较适合供试地区土壤全氮含量高光谱反演的光谱变换方法。(4)对于冬小麦-夏玉米轮作体系收获期的土壤,由秸秆腐熟带来的差异在土壤物理性质上的差异反映在土壤高光谱特征,不同的反射特征进而影响了模型精度,其中小麦季模型决定系数最高为0.80,玉米季为0.89。在作物收获期,土壤中上季作物残茬腐熟环境不同,分解程度也大不相同,比如在玉米收获期,麦秸的分解率在48.88~59.95%。因而高光谱反演技术可以用于长期定位研究的土壤肥力诊断,但要充分考虑作物种植类型,尤其是秸秆还田地块,可为完善精准农业管理提供参考。本研究分别探讨了不同作物种植类型和不同土壤类型下的土壤全氮含量高光谱响应规律与模型优选方法,结果表明,作物种植类型对土壤养分高光谱反演的模型选择和模型精度影响较大,根据作物种植类型分类进行土壤养分估测更精准。该模型估算方法为土壤全氮含量的快速诊断提供了方法借鉴,快速便捷的操作优势可为土壤养分精准管理提供技术参考。