【摘要】在田间利用高光谱技术监测土壤含水率(Soil Moisture Content,SMC)成为精准农业研究的热点之一,但农田原状光谱受到土壤表层属性如表面粗糙度、质地、微聚体和其它环境因素的影响,且小尺度区域SMC空间差异较小,增加了SMC光谱信息的提取难度,导致SMC的估算精度较低;基于实验室内经过筛制备的土壤样品的光谱数据建模,虽然模型精度较高,但人为改变土壤结构和紧实度的预处理方式无法表征农田SMC的实际状况.因此,该文尝试提出一种耦合土样原状光谱数据和标准光谱数据估算农田SMC的新方法.通过获取江汉