土壤粒径作为土壤最重要的结构参数之一,与土壤的水力特性以及储存植物养分等能力密切相关。研究土壤粒径的分布在干旱和半干旱地区的生态和农业应用中具有重要意义。通过遥感表征土壤粒径分布的基础是反射信息与土壤粒径之间存在密切的关系,不同粒径土壤表面具有高空间异质性的光谱反射率。但目前关于土壤反射与土壤粒径之间关系的研究,大多是经验方法,而可以解释其本质关系的物理模型研究很少。通过物理模型了解不同粒径土壤的反射光谱特性,能够定量研究土壤粒径与土壤反射之间的关系。在以往的研究中,基于物理的解析辐射传输模型（SART模型）,在相角为22°和20°的两个不同角度模拟了不同粒径土壤在Landsat8卫星单波段的反射系数。模型模拟的反射系数与测量的反射系数拟合较好,由于其在不同角度使用了相同的模型参数（吸收率,k）,即认为模型适用于任意的光照角度和探测角度。但土壤反射在半球空间内具有很强的各向异性,单一模型参数的适用性可能随光照角度和探测角度的变化而减弱。因此,需要探究该模型是否可以用来模拟土壤的多角度反射系数分布。本研究利用四种类型土壤,包括风沙土、沙土、栗褐土和黑土共46个不同粒径的土壤样本进行多角度反射光谱数据集测量。基于不同粒径土壤的多角度反射数据集,评估了SART模型。主要获得以下结论:该模型在Landsat8卫星的可见光蓝波段480 nm、近红外波段830 nm和短波红外波段1650 nm,模拟不同粒径土壤反射系数的精度（均方根误差RMSE）受到探测角度的影响较大。将主平面后向散射20°（相角为20°）的数据反演得到的模型参数,用于模拟垂直探测方向的土壤反射系数,其结果与模拟主平面后向散射20°的土壤反射系数相比,RMSE值增大。这说明相同的模型参数不能适用于不同的探测角度下土壤光学特性的表达。为了提高模型在多角度探测中模拟土壤不同粒径反射信息的精度,本研究优化了该模型的参数k,绘制了不同探测角度的最优模型参数分布图,以准确模拟不同粒径土壤的多角度反射特性。结果发现,基于最优模型参数,四种类型土壤在480 nm、830 nm和1650 nm的RMSE值均小于0.04,模型在多角度可以高精度的模拟土壤不同粒径的单波段反射系数。此外,以往研究仅基于SART模型模拟了土壤单波段的反射系数,本研究发现该模型也可以模拟土壤连续的高光谱反射曲线,并利用该模型模拟了不同粒径土壤多角度的反射光谱曲线（400-2500 nm）。基于最优参数,SART模型可以在多角度探测中高精度的模拟不同粒径土壤的反射光谱。在多角度观测条件下,对于四种类型土壤,模拟的土壤反射光谱曲线与实测的土壤反射光谱曲线的RMSE≤0.03。并且模拟的不同粒径土壤的多角度反射光谱与测量反射光谱的变化规律一致,随着土壤粒径的减小而反射值增加,随着相角的减小而反射值会增加。结果表明基于最优参数,SART模型可以准确的模拟不同粒径土壤的多角度高光谱反射特性。综上,本研究基于土壤多角度反射数据,发现了SART模型参数反演的角度依赖性。为了提高模型模拟土壤多角度反射数据的精度,优化了模型参数并绘制了多角度最优模型参数分布图。基于最优参数,SART模型可以在多角度探测中以高精度模拟单波段和连续的高光谱土壤反射系数。在任意观测角度,只要输入有限的几个土壤粒径梯度及相应的反射值,就可以模拟该种土壤任意粒径的反射信息。多角度最优参数与该物理模型结合,量化不同粒径土壤的光谱特性。这为简便有效的模拟不同粒径土壤的反射信息提供了新方法,也为开发新的物理模型提供了新途径。