本文研究的目的是探讨土壤主要养分含量特征信息的光谱预测值，并提升其直观性、空间性及科学性。这项研究将为大尺度农田土壤养分的空间分布状况的获取、评价与科学管理提供重要依据。为了实现这一目的，研究采用了普通克里格插值方法，通过实验室化学测定土壤有机质含量的实测值与其高光谱模型预测值进行比较，分析其空间分布状况差异。
克里格插值方法，又称为克里金法，是地质统计学中常用的一种空间变异性研究方法。该方法能够根据某区域内若干样品的特征值，对该区域作出最优线性无偏内插估计。在本研究中，克里格插值被用于小面积及大尺度试验区的土壤样本点进行有机质反演插值填图，其目标在于获取土壤有机质含量的光谱预测值，并分析其与实测值之间的空间分布差异。
研究发现，基于归一化光谱指数NDI[495，485]预测的土壤有机质含量的光谱预测值与实测值之间具有较好的相似性，预测效果较好。这意味着高光谱遥感技术在土壤有机质含量的空间分布预测方面具有一定的应用潜力和优势。
从研究意义的角度来看，能够全面、准确地识别和评价田间土壤特性的时空变异状况对于精准农业管理是至关重要的。相比于传统农业生产，精准农业能够实现科学水肥管理，减少不必要的物资投入量，并实现资源的可持续利用。在新疆兵团农业生产中，养分空间分布的差异性特点显著，通过开展土壤养分分区管理的相关研究，能够实现精确管理、因土施肥，并为大尺度农田推广土壤养分快速获取、精量施肥提供科学依据。
研究还涉及了地统计学和GIS技术的应用。地统计学，作为一种新兴的统计学分支，其核心理论基础是区域化变量，基本工具是空间相关和变异函数。这一方法适用于研究空间数据的随机性和结构性、空间依赖性和相关性、空间格局与变异。近30年来，地统计学已经在多个领域得到了广泛应用。GIS技术则以空间数据库为核心，结合统计数据和空间要素，具有强大的区域空间分析能力，将地理研究和预测作为目的，地理模型作为手段。
前人研究已经表明，通过合理的数据处理和模型应用，可以有效地进行空间分析和预测。对于农田土壤有机质含量的准确预测，不仅可以提高农业生产效率和环境可持续性，还能降低生产成本，增加农民收入，从而达到经济效益和环境效益的双重提升。未来的研究可以进一步深化对土壤养分空间分布的研究，拓展至更大范围和更精确的尺度，以适应不同区域的特定需求，并推动精准农业管理技术的发展。
