黄土高原褐土带地形多样,丘陵广布,有机质含量低。采煤活动引起大面积土壤退化,土壤光谱特性受到强烈干扰,制约了区域尺度土壤有机碳（Soil organic carbon）含量遥感精度。本文以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例,采用结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum-vector）模型和FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes）模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验。选择原始光谱反射率（R）和平方根（R）、倒数的对数log（1/R）、一阶微分（R’）等数学变换形式,利用多元线性回归（MLR）、BP神经网络（BP neural net）和偏最小二乘回归（PLSR）建立土壤有机碳反演模型,对土壤有机碳含量进行遥感反演。研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征,为改进区域土壤光谱分析、土地复垦评价、建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持,对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。主要的结果与结论如下:（1）有机碳反演精度影响分析中,6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型;偏最小二乘回归模型反演精度最高,决定系数R~2为0.778。研究发现,结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型能显著提高土壤有机碳的反演精度。（2）总体而言,同一年份相近季节不同时间土壤光谱反射特征差异明显,虽然总体趋势较为一致,但是不同光谱窗口光谱与土壤信息对应关系各异,选择春秋两季裸土信息丰富、由灌溉、降雨等造成水分信息糅杂少的遥感影像可以有效提高反演精度;（3）在利用OLI遥感影像建立反演模型的基础上对研究区2013-2015年复垦期土壤有机碳空间分异特征进行反演,并同时结合TM、ETM+影像对反演长河流域1986-2015近30年土壤有机碳含量,探究其时空分异格局。结果表明:从空间尺度来讲2013-2015、1986-2015年研究区土壤有机碳含量中部高,两侧低;从时间角度来讲2013-2015年复垦使土壤有机碳含量得到恢复,1986-2001年土壤有机碳含量持续下降,2001-2015土壤有机碳停止下降并有所回升。平原、丘陵、山地等地貌类型的分布以及不同时期采煤活动增加和限制成为形成此时空分异特征的主要因素。（4）本文研究可以获得十分贴近实测值的反演结果和清晰的时空分布格局。对精准提取土壤有机碳含量、计算土壤有机碳库储量、了解和改善土壤有机碳的时空分布格局提供了确实可行的方法与思路。