土壤有机质是农田肥力评估的重要指标, 要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、 稳健的预测模型。 光谱技术能够快速诊断土壤有机质, 以水稻土为例, 从校正样本选择方法的对比, 研究了可见-近红外、 中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。 可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪, 通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。 通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法, 中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型, 基于Rank-KS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果, RMSEP仅为3.25 g·kg-1, RPD达到4.24, 依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。 因此, 中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析, Rank-KS法可提高模型的预测能力, 为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。