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土壤速效磷是影响作物生长发育的重要养分指标。光谱分析技术对速效磷的定量预测具有较好的应用前景,高光谱带宽窄、分辨率高,但存在数据冗余和共线性等问题。本文针对皖北砂姜黑土145个样本开展研究,提出了利用偏最小二乘回归算法（PLS-R）对土壤可见近红外高光谱数据（400~1 000 nm）进行数据降维和特征提取,根据交叉验证和变量投影重要性分别得到潜在变量和特征波长;再分别输入BP神经网络（BPNN）进行训练,得到回归分析模型对速效磷进行定量预测。结果表明：与利用全部波长数据建模的预测结果（校正集和验证集的相