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速效氮含量的预测在土壤养分诊断中具有重要意义,通过特征选择和回归预测算法可有效地提高速效氮光谱检测模型的预测精度。选取了皖南地区的188个黄红壤土样本作为对象,利用7种预处理方法对光谱数据进行了校正,结合移动窗口法和5种智能优化类算法进行特征选择后,再基于多种集成提升(Boosting)算法建立36种回归校正模型来分析比较。实验结果表明:基于粒子群优化(PSO)的特征优选算法优选出的202个光谱特征主要集中在600～1000 nm,利用此特征构建出的Adaptive Boosting(AdaBoos