土壤含水量是干旱区地表水-热-溶质耦合运移的关键指标;以干旱区典型样点实测土壤含水量及其室内可见光-近红外光谱数据作为数据集,通过蒙特卡罗交叉验证确定77个有效样本;基于竞争适应重加权采样算法筛选出最优光谱变量子集,利用3种机器学习方法——BP神经网络、随机森林回归和极限学习机建立土壤含水量预测模型,进而实现土壤含水量估算模型的优选。结果表明:竞争适应重加权采样算法能有效剔除无关变量,从2151个光谱波段中优选出20个特征波段,其中R1848与土壤含水量的最大相关系数为0.531;引入偏最小二乘模型和机器学习方法进行对比,分析发现机器学习方法的预测结果比偏最小二乘模型更高;分析比较BP神经网络、随机森林回归和极限学习机的建模结果可知:极限学习机模型建模在机器学习方法中的效果最佳,决定系数R2=0.918,均方根误差RMSE=0.015,相对分析误差RPD=3.123,四分位数间隔RPIQ=3.325;机器学习能显著提升光谱建模反演土壤含水量的精度和稳定性,显示出其在非线性问题中具有很强的透析力和较好的模型稳健性,针对干旱区土壤水分的精准预测和定量估算具有可行性,可为干旱区土壤墒情、精准