随着社会的发展,土壤的污染问题也日益加剧。土壤指标的实时监测对于环境工作者来说是非常重要的,然而传统检测方法只能单独对一类指标进行检测,无法同时对多指标进行同时测定。同时传统方法对于生活污水、河水、土壤溶液等复杂化学体系进行指标测定存在困难,需要经历复杂的前处理和分离技术。寻找便捷、快速同时测定复杂化学体系的方法是很多研究人员的兴趣所在。本研究提出一种同时测定复杂化学体系中多种指标的新方法。土壤溶液中的各个指标的浓度能很好的反应土壤性质的变化。所以土壤溶液成为了大多数科研人员的兴趣所在。本文以土壤溶液作为研究对象,利用光谱法和机器学习技术进行土壤溶液中多种指标的同时测定。以建立长安区土壤溶液指标快速检测系统为例进行实验算法构建。该方法是建立环境区域监测网的基础阶段,可以为构建研究区的土壤污染智能检测技术奠定基础。经过课题组的多年探索,无论从新型光谱仪器的稳定性还是深度学习程序的选择上都有了很大的进步。更是从以往实验室标准溶液的探索阶段步入了对现实样品的检测。首先通过采集土壤样品并获取土壤溶液,利用大型仪器测定各个土壤溶液中氨氮、总氮、K+、Ca2+、Na+、Mg2+、总磷、总有机碳浓度。然后让复合显色剂与土壤溶液在光谱仪的样品池中进行显色反应。在高通量技术的基础上利用新型光谱仪器获取了十四万四千张的实验特征图谱。以特征图谱代表土壤溶液中各指标的浓度变化。将特征图谱和对应的浓度标签分别输入程序,进行监督学习建立模型。以机器学习来捕捉这些特征图谱之间的细微变化。以测试集的拟合效果来衡量模型的性能。利用特征图谱绘制“灰度-等高线图”和“灰度-曲线图”,从图中分析特征图谱的相似性和差异性。以此验证实验的可重复性和研究方法的可行性。主要成果如下:（1）建立了复杂化学体系（土壤溶液）内部信息呈现的方法。利用新型光谱仪器记录土壤溶液中指标浓度变化,指标浓度的变化通过显色剂与土壤溶液的颜色呈现出来。特征图谱作为承载土壤溶液样品信息的载体,也是实验数据的重要组成部分。（2）完成了复合显色剂的筛选。显色剂的筛选是实验中最为关键的一部分。通过对单一显色剂与土壤溶液样品（指标对应化学溶液）进行孔穴板实验,将显色结果图片与参考图片进行色差计算。色差越大颜色反应越明显,越有利于最终的实验结果。从色差值柱状图选择出最适合的单一显色剂:中性红、铬天青、溴百里香酚蓝、溴甲酚紫、溴酚蓝、甲基橙、溴钾酚绿、钙试剂羧酸钠、钾酚红。通过单一显色剂配制成最终的复合显色剂。（3）选择了三种网络（Inception V1、ResNet-50、SqueezeNet V 1.1）建立模型,以测试集拟合效果衡量三种网络建立的模型的优劣。Inception V1和ResNet-50建立的模型较为准确,对应测试集8个指标的R2达到了 99.00%。因为Inception V1程序较为稳定,故以Inception V1网络研究机器学习的其他影响因素。改变特征图谱的数据密度发现特征图谱为25 px×25 px时,机器学习对应测试集的R2达到了98.79%,说明了特征图谱具有全息性。模型在测试集上的优异表现说明了研究方法的可靠性。（4）通过分析特征图谱验证了实验方法的可行性。利用特征图谱绘制“灰度-曲线图”、“灰度-等高线图”和“三维空间图像”来分析特征图谱之间的差异性。从“灰度-曲线图”中可以看出不同特征图谱同一位置灰度值的变化。“灰度-等高线图”可以通过颜色差异观测出不同特征图谱之间的差异性较大。“三维空间图像”通过特征图谱之间的差值图片绘制得到,将特征图谱之间的差异信息以一种立体化的形式体现出来。通过平行样的特征图谱的灰度值分析验证实验的可重复性。平行样的特征图谱之间的相似性均能达到98.00%以上。（5）本文提出了一种基于彩色光谱图像的土壤溶液中多种化学指标分析的机器学习策略。结果表明,训练良好的机器学习模型可以同时准确预测多个化学指标,对土壤溶液及其他复杂化学体系的的定量分析具有一定的参考价值。