土壤成分信息的获取技术，是开展测土配方施肥项目、研究作物生长规律的基础，对土地资源的有效管理利用、种植业的精细化运营都具有重要的作用。近红外光谱分析是一种利用物质的光谱特征鉴别物质品种或定量分析物质化学组分的技术，具有非接触式测量、多组分同时预测、使用成本低廉等优点。将近红外光谱分析技术应用在土壤成分信息的获取中，能够大量减少土壤信息获取的成本，促进测土配方施肥及精准农业的进步。　　使用近红外光谱分析方法获取土壤成分信息的关键在于建立土壤近红外光谱和土壤成分的关系。大面积、大尺度下的土壤样本具有高度的多样性，为实现土壤成分信息的准确预测，课题研究了统计学习方法在建模中的应用，探讨了线性模型的预测效果及影响因素，并提出两种新的基于神经网络的非线性模型。主要研究内容和结论如下:　　1.基于线性模型的土壤有机碳含量预测。多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归和逐步回归是常用的线性校正模型。此研究比较了使用这四种线性模型对大面积、大尺度的土壤数据集进行建模的预测效果，分析了模型输入采用原始光谱或导数光谱、光谱曲线使用不同的采样间隔、校正样本数目等因素对线性模型预测结果的影响，揭示了光谱预处理方式对预测结果的影响机制。　　2.基于改进自动编码器模型的土壤有机质含量等级预测。改进自动编码器模型在传统自动编码器模型基础上进行了优化。利用改进自动编码器模型抽取出的高维光谱信号的低维特征表示，既能重建输入信号，也能预测土壤成分。将改进自动编码器模型用于土壤有机质含量等级的分类问题中，获得了较高的预测准确率。　　3.基于卷积神经网络模型的土壤有机碳含量预测。此研究将卷积神经网络用于近红外光谱的校正模型中，模型以原始光谱信号和成分信息作为输入和输出。文中设计了五种不同深度的卷积神经网络作为校正模型，研究了卷积神经网络深度对模型预测效果的影响。使用大量土壤样本对基于卷积神经网络的预测模型进行训练，实现了复杂光谱特征的自动抽取。　　实验证明，采用非线性建模方法对大面积、大尺度下的土壤样本建立校正模型，可以获得比线性校正模型更好的预测精度。改进自动编码器模型和深度卷积神经网络都可以用来实现大面积、大尺度下土壤近红外光谱校正模型的建立。