土壤pH是土壤的重要属性之一,它不仅影响土壤肥力、结构、有机质的分解等,还会影响土壤养分的状态、转化和有效性。因此,研究土壤pH对土壤的合理利用、改良和管理至关重要。土壤pH不仅与土壤中的化学元素有关,而且与土壤中的有机酸有着不可分割的联系。因此,本研究采用激光诱导击穿光谱(LaserInduced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术、中红外光谱(Mid-infrared Spectroscopy,MIR)技术和LIBS-MIR光谱数据融合技术对土壤pH进行定量分析。然而,由于土壤样品化学成分的多样性和复杂性,使得采集到的LIBS和MIR光谱十分复杂。借助化学计量学技术可以从复杂的光谱数据中最大限度地提取有效信息,进而提高定量分析结果的准确性。本论文从土壤pH快速、准确测定的实际需求出发,旨在建立LIBS技术、MIR技术和LIBS-MIR光谱数据融合技术结合随机森林(Random Forest,RF)算法的土壤pH测定方法。为土壤pH的快速、准确测定提供新思路和新方法。全文共分为四章,主要研究内容为:一、以21个土壤样品为研究对象,探究了不同输入变量(全谱、不同光谱范围、与土壤pH相关元素的特征波段和特征峰的光谱强度)对RF校正模型预测性能的影响,基于袋外误差估计对校正模型的参数进行了优化,建立了一种基于LIBS技术结合RF算法的土壤pH测定方法。研究表明,RF校正模型展现出较好的预测能力,其内部验证结果为:R2=0.9995,RMSE=0.0201;外部验证结果为:R2=0.9687,RMSE=0.1285;MRE=0.0136。该方法具有快速、准确等优势,为土壤pH的定量分析提供了—种新思路与新方法。二、探究了三种不同光谱预处理方法(一阶导数、多元散射校正和标准正态变换)对RF校正模型预测性能的影响,并采用变量重要性阈值对输入变量进行优化,建立了一种基于MIR技术结合RF算法的土壤pH测定方法。研究表明,RF校正模型展现出较好的预测能力,其内部验证结果为:R2=0.9887,RMSE=0.0875;外部验证结果为:R2=0.9208,RMSE=0.1476;MRE=0.0168。该方法具有快速、准确等优势,可以为土壤pH的定量分析提供一种新思路与新方法。三、借助数据融合策略,建立了基于LIBS-MIR光谱数据融合技术结合RF算法的土壤pH测定方法。首先,构建了基于LIBS-MIR光谱数据初级融合的RF校正模型,并将预测结果与基于最优的LIBS和MIR光谱构建的RF校正模型进行比较。其次,构建了基于LIBS-MIR光谱数据中级融合的RF校正模型用于土壤pH的预测。最后,对基于两种不同融合方式构建的RF校正模型的预测性能进行对比。研究表明,基于中级光谱数据融合的RF校正模型具有更好的预测性能,其内部验证结果为:R2=0.9997,RMSE=0.0163;外部验证结果为:R2=0.9809,RMSE=0.0645;MRE=0.0065。与基于LIBS/MIR单一光谱分析方法相比,该方法具有更加准确的分析结果,为土壤pH快速和准确定量分析提供了新思路与新方法。