如何快速、准确地获取土壤成分信息的技术,是开展测土配方、精准施肥以及研究植物生长周期的基础,对有效统计土地资源、精细化林业生产都具有重要的作用。高光谱分析是一种通过解析物质光谱特征数据、挖掘数据深层信息,进而对物品分类或对物质的化学组成成分定量分析的技术,高光谱的优点主要体现为成本低廉、快速测量、远距离无接触预测等。在快速获取土壤成分信息的过程中使用高光谱分析技术可以降低信息获取成本,对测土配方精准施肥以及精准林业方面有积极的意义。使用高光谱分析法解决土壤营养成分定量分析问题的重点在于对高光谱数据和土壤成分含量之间关系的构建。本文针对广西壮族自治区国有黄冕林场桉树人工林土壤高光谱样本数据,将统计学习方法应用在土壤速效钾含量预测模型的构建上,研究了不同的数学变换方法对线性回归模型预测精准度的影响,并构建三种不同网络结构的卷积神经网络模型对土壤高光谱数据进行训练,探讨了不同损失函数,不同步长以及不同卷积核对卷积神经网络模型预测精度的影响。主要研究内容和结论如下:（1）基于线性模型的土壤速效钾含量预测。本文使用移动平局滤波器算法对原始高光谱数据进行预处理,剔除变化幅度较小的高光谱波段,并对经过预处理后的数据使用一阶导、二阶导以及倒数的对数进行数学变换,使用皮尔森相关系数判断经过不同数学变换后的土壤高光谱反射率与土壤中速效钾含量之间的关联关系,并将相关系数的绝对值最大的前四十个光谱波段作为回归预测模型的输入,利用主成分分析算法以及Lasso变量选择算法构建线性回归模型,并比较使用两种线性回归模型在黄冕林场桉树土壤高光谱样本数据上的预测效果,在两种模型、四种数学变换方法共八组实验中,分析各个模型使用不同数学变换方法的高光谱反射率数据对线性模型预测结果的影响,对比发现:使用Pearson-FDR-Lasso变量选择模型预测效果最好,使用测试数据集验证该模型的预测效果,其决定系数为0.8126,均方根误差为6.6756,揭示了不同光谱预处理方式以及不同模型对预测精准度的影响。（2）基于卷积神经网络模型的土壤速效钾含量预测。本文使用卷积神经网络处理一维土壤高光谱数据,构建土壤速效钾含量预测模型,并对卷积神经网络的损失函数进行改进,将处理后的土壤高光谱数据作为输入,土壤速效钾含量作为输出。针对精准预测土壤速效钾含量这一问题设计了三种不同结构的卷积神经网络,使用黄冕林场桉树土壤高光谱样本对基于卷积神经网络的预测模型进行训练,通过研究使用不同损失函数的卷积神经网络模型的预测效果,并对不同网络结构对模型预测精度的影响进行分析,对比卷积神经网络模型、改进损失函数的卷积神经网络以及Pearson-FDR-Lasso变量选择模型的预测效果,实验中发现:改进后的卷积神经网络模型对土壤速效钾的预测精度最好,其测试集的决定系数为0.8718,均方根误差为5.8774,通过卷积神经网络模型实现了对高光谱特征波段的自动提取。实验证明,针对黄冕林场桉树土壤高光谱样本的速效钾含量预测模型中,与卷积神经网络相比,线性回归模型在测试集与验证集中表现相对稳定,但使用改进后的CNN-3卷积神经网络模型的预测精度最好。