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随着科学技术的飞速发展，日益成熟的高光谱遥感技术已成为估算土壤重要成分的最有效的手段。土壤环境的严重污染和土壤质量的每况愈下，使得高光谱遥感技术反演土壤成分扮演着越来越重要的角色。本文利用2012年和2013年两期三江源区的土壤全氮、全碳和碳氮比数据结合美国ASD FieldSpec4型地物光谱仪测得的土壤样品室内光谱反射率数据进行MSLR（多元逐步线性回归）、PLSR（偏最小二乘回归）和BPNN（BP神经网络）方法的模型建模。光谱数据主要由原始光谱反射率（REF）经过九点加权滑动平均处理后