土壤有机碳含量是土壤肥力与土壤质量的主要决定因素, 与土壤生产力密切相关。 采用高光谱模型估算土壤有机碳含量成为了解土壤肥力的重要方法。 利用高光谱分析技术结合机器算法实现快速、 高精度的估算土壤有机碳含量, 对土壤肥力的可持续利用至关重要。 根据实测的土壤有机碳含量及其高光谱反射率数据, 运用Savitzky Golay方法对光谱波段进行平滑去噪, 采用连续投影算法（SPA）、 遗传算法（GA）对原始光谱及其5种不同数学变换光谱分别进行特征波段的筛选, 并基于随机森林（RF）方法构建土壤有机碳含量的高光谱估算模型。 为进一步降低模型的复杂度, 将SPA算法与GA算法相结合, 寻找最佳特征参数, 以提升土壤有机碳含量特征波段的识别率和可信度。 结果表明: （1）在原始光谱中, 基于GA算法筛选SOC含量的高光谱响应波段主要集中在350~410、 827~928、 997~1 064、 1 201~1 234、 1 541~1 574、 1 667~1 710、 2 153~2 186和2 357~2 707 nm; 当RMSE为6.09时, SPA算法筛选了11个特征变量。 （2）基于GA算法筛选特征波段时, 原始光谱R、 标准正态变量（SNV）、 多元散射校正（MSC）、 一阶微分（FD）、 对数的倒数（RL）与连续统去除（CR）的维数分别降低到407、 697、 668、 667、 493、 784维, 占全光谱波段的18.93%~36.47%; 基于GA-SPA算法筛选后, 6种光谱变量的维度介于8~17维, RMSE介于4.53~6.30。 （3）在一阶微分光谱形式下, 基于GA-SPA算法挑选的12个特征变量所构建的RF模型预测效果最好, 模型的建模集R2c为0.78, RMSEc为5.48, 验证集R2p为0.82, RMSEp为4.50, RPD为2.18。 研究表明, 光谱一阶微分可以增强土壤的光谱信息, GA算法结合SPA算法寻找光谱特征变量, 既简化了估算模型的复杂度, 又提高了估算模型的精度, 基于遗传算法—连续投影算法的高光谱模型具有较高的估算能力。