【摘要】【目的】采用近红外光谱和不同建模方法测定土壤中的有机质和速效P含量。【方法】分别采集江西不同地区的土样240个,采集土壤样品的近红外漫反射光谱,以对光谱数据进行主成分分析得到的前6个主成分(PCs)和偏最小二乘回归(PLSR)建模得到的6个潜在变量(LVs),分别作为反向传播神经网络(BPNN)和偏最小支持向量机(LS-SVM)的输入变量,共建立6个模型,分别为主成分回归(PCR)、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs、LS-SVM-PCs和LS-SVM-LVs,并对这些建模方法预测土壤有机质和速效P含量的结果进行评价,从中筛选出最佳模型。【结果】在预测土壤有机质和速效P含量时,LS-...