速效氮是土壤中的重要营养成分,它在土壤中的含量与作物的生长发育质量和最终产量水平息息相关。快速、准确地检测土壤中速效氮含量对测土配方施肥和作物的高产稳产有着关键作用。常见的土壤养分含量测定方法为实验室理化检测法,该方法测定精确,但是存在着低效、成本高和污染环境的缺陷,已无法满足现阶段精准农业的发展要求。近年来,可见-近红外光谱（Visible-Near Infrared Spectroscopy,VIS-NIR）技术凭借其高效、快速和无损等优点成为了土壤养分定量分析研究的热门方向,具有较大的发展潜力和应用价值。可见-近红外光谱技术在速效氮的测定研究中,存在着精度不高和波长冗余等问题。针对以上问题,本文选取了皖南不同地区的188份黄红壤土样本作为研究对象。通过改进预处理算法、优选波长变量和优化建模算法有效地提高了速效氮可见-近红外光谱定量分析模型的预测精度,并优选出了与土壤速效氮含量高相关性的信息子区间和波长变量。主要研究工作总结如下:（1）研究比较了不同预处理和建模方法对土壤速效氮含量预测模型的影响。搭建了室内可见-近红外光谱采集系统,分析了黄红壤土在350～1655 nm的原始和经过预处理校正的反射率光谱曲线特征,并基于7种不同预处理变换后的光谱数据分别结合5种建模算法进行校正建模。实验结果表明:不同预处理校正和建模方法对光谱数据建模有着较大影响,其中光谱经标准正态变量变换及其与SG卷积平滑的组合处理之后构建的模型稳健性最优。基于上述所提性能较好两种预处理变换后的数据,与偏最小二乘回归建模相比,集成学习中的自适应增强回归、梯度提升回归和极限梯度提升回归方法构建的模型性能较好,模型预测精度均为A级,最佳决定系数为0.921。（2）探究分析了与土壤速效氮含量相关的光谱特征。针对预处理校正后的光谱数据,先采用波段选择算法初步定位了与土壤速效氮含量相关的信息子区间600～999 nm,该子区间构建的模型决定系数达0.923。然后将优选波段作为初步解再采用5种波长选择算法进行细致地选择,有效地选择了波长点变量。将所选波长点变量输入Boosting算法构建了30个速效氮含量校正模型。实验结果表明:将波段选择和波长选择进行结合有效选择了与速效氮含量高度相关的波长点变量,所构建模型的精度均为A级。并进一步从所建模型中优选出了四个预测精度高、性能稳定的土壤速效氮定量分析模型,决定系数均大于0.94,且最优模型决定系数达到了0.944。基于提取的波长点变量成功构建了土壤速效氮含量预测模型,在简化模型、提高建模效率的同时提高了模型的性能。（3）设计开发了土壤速效氮养分分析系统。在构建的土壤速效氮可见-近红外光谱预测模型的基础上,为提高预测模型的实用价值和养分含量的检测效率,开发了基于B/S（Browser/Server,浏览器/服务器）架构的土壤养分分析系统。该系统可以通过网页端对土壤样本光谱数据信息进行导入和可视化分析,并自动对数据进行预处理、特征选择和回归建模。系统实现了对土壤养分含量的快速有效预测。本研究不仅提高了土壤速效氮含量的预测精度,而且在特征优选算法上进行了探讨。对建立土壤速效氮快速预测模型和专用微型光谱仪的设计具有一定的理论参考价值和应用意义。