水稻是我国国民赖以维持生计的粮食作物,近年来,由于多种原因水稻种植行业出现了种植面积下降,产量提升过缓的问题,而农户为了解决这种问题,常通过过量的施用氮肥以达到提高产量的目的,这就使氮素在土壤中大量盈余,这不但会衰减氮肥的增产效率和利用率,还给环境带来了重大压力。虽然水稻体内三分之二的氮素是来自于土壤,在作物生长发育过程中起着不可小视的作用,但肥力不足或者施肥过量,一直是造成地力衰竭和环境污染的重要原因之一。因此对稻田土壤的土地全氮含量监测是为精确的科学施肥提供的前提。通过与辽宁省盐碱地利用研究所合作,使用ASD地物光谱仪进行实地光谱获取与土壤样本采集,并以实测数据和高分一号卫星影像作为基础数据,通过对初始光谱进行相应变换构建地面全氮量估测模型以及通过重采样高光谱数据与卫星数据协同分析构建全氮量反演模型,得到满足不同需求的盘锦地区稻田土壤全氮含量监测模型,为稻田土壤合理定量施肥提供依据。以盘锦市研究区为研究区域,运用以上科学的方法从不同监测途径探究适用于土壤监测全氮量的最佳方法。主要得到的结论如下:（1）光谱曲线特征为整体随着全氮量升高反射率也相应提高,并且微分变换和指数变换均对相关性有明显的提高,与土壤实测全氮量相关性较高的波段在427 nm、487nm、492 nm、502 nm、506 nm、705 nm、843 nm、844 nm、886 nm处。盘锦地区土壤全氮含量分布情况是西部含量较高,西部较高处均分布在辽河水系附近,其中距入海口远近也是土壤全氮空间分布的影响因素之一,距入海口越远土壤全氮量越低。（2）经与多种数学形式变换的光谱数据对比分析,其中反射率对数的倒数二阶微分变换后的差值指数与实测土壤全氮量的相关系数提升最明显,达到0.71,以此建立的反射率对数二阶微分的差值光谱指数模型R²=0.723,入选波段为波段变化后的DI_{（697,705）}和DI_{（505,521）},拟合效果最好,可较为准确预测土壤全氮含量,在近地面模型中最适宜估测土壤全氮量,可为近地面高光谱估测模型研究提供依据与应用价值。（3）通过对高光谱数据进行重采样到卫星波段构建反演模型,反演模型决定系数R²=0.566,且模型预测值和实测值拟合比较理想,可用于进行卫星大范围反演全氮量,并且从反演图上可以看出全氮量的分布,也可以进一步证实了氮的流失途径,并且参考取样地实地情况,反演图精度达70%以上,因此本模型可用于卫星反演土壤全氮量,并且结果可信,是应用于卫星反演土壤全氮量的最佳模型。