Органический углерод почвы (SOC) является важным и надежным показателем качества почвы. В данном исследовании спектры почвы были охарактеризованы и проанализированы для прогнозирования пространственного содержания SOC с использованием техники многомерного прогностического моделирования - искусственной нейронной сети (ANN). Были сгенерированы гиперспектральные изображения EO1-Hyperion (400 - 2500 нм), наборы данных полевого и лабораторного масштаба (350 - 2500 нм), состоящие из лабораторной оценки содержания SOC в собранных образцах почвы (зависимая переменная) и соответствующих им данных отражения спектральных полос, чувствительных к SOC (прогнозирующие переменные). Для каждого набора данных были разработаны прогнозирующие модели ANN, и три набора данных (в масштабе изображения, в масштабе поля и в масштабе лаборатории) показали значительные характеристики сети при обучении, тестировании и проверке, что свидетельствует о хорошей обобщенности сети для содержания SOC.