充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息，建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型，是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法，分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型，并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明，在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象，导致整体预测精度偏低； LWR和