基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据，利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解，然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析，并筛选敏感波段，最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后，在参与建模的特征波段中，近红外波段居多，即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段；低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息；高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低；与常用光谱变换算法相比，小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力，其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高，低频信息的 R2＝0.722，RMSE＝0.221，高频信息的 R2＝0.670，RMSE＝0.255。
有机质 离散小波 高光谱 偏最小二乘