激光诱导光谱技术（Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）由于其快速检测、无需样品制备以及可远距离探测等特点,得到了广泛的应用,尤其是在行星探测领域,借助该技术在火星岩石成分分析方面取得了丰硕的成果。但是,在LIBS技术的实际应用过程中存在这样一个问题:在原光谱仪器上建立的定量分析模型不能直接应用于另一台新仪器,该问题的解决方法在光谱领域被称作模型传递（Calibration Transfer）。为此,本文对该问题做了以下几方面的研究:首先是针对“地火校正”问题,该问题的主从仪器分别来自“好奇号”上的LIBS仪器（主仪器）以及火星科学实验室（MSL）里的备份样机（从仪器）,样品是“好奇号上”携带的 CCCT（ChemCam Calibration Target）样品。本文使用基于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）方法搭建的光谱传递模型,在主从仪器光谱之间进行转换,实现了“地火校正”的目的。同时,为了增强该方法的普适性,本文加深网络结构,引入自编码器（Auto-Encoder,AE）结构,搭建了基于深层极限学习机（Muliti-Extreme Learning Machine,ML-ELM）方法的光谱传递模型,对样品数更多,光谱差异更大的岩石标样光谱集进行了模型传递。结果表明,与线性校正以及PDS（Piece-wise Direct Standardization）算法相比,本文使用的方法更好的校正了主从光谱之间的差异,与PDS算法相比,平均错误率降低了60.55%。现有的研究方法大多解决的是相同分辨率光谱之间的模型传递问题,而对于不同分辨率光谱的模型传递目前还没有深入的研究。尤其是当低分辨率的光谱进行信息重建,传递到高分辨率的光谱时,由于高维LIBS光谱的先验知识往往是极其复杂的,而其退化往往是未知的。本文引入超分辨率方法来解决该问题,使用了基于动态注意力机制的卷积神经网络算法来进行模型传递,自行搭建了三个不同分辨率的光谱数据集进行验证,分别是Super-Chem数据集、Chem-SDU数据集、仿真数据集。结果表明该模型传递算法具有很好的传递效果,能够最大程度的重建出低分辨率光谱损失的细节信息。模型传递方法大体分为两类,分别是有标样模型传递方法和无标样模型传递方法。在实际情况中,同一组标准样品分别在主从仪器上都获取光谱是困难的,导致了有标样模型传递难以实施,而无标样模型传递可以解决这个问题。本文基于迁移学习的参数迁移方法,将ChemCam数据集作为源域数据集,自行制作标样、采集光谱构建的SDU-LIBS数据集作为目标域数据集。在源域数据集上搭建了基于Inception结构的卷积神经网络定量分析模型,使用Fine-Tune方法,将模型迁移到目标域数据集上。相比较直接对目标域数据集进行定量分析,基于迁移学习的模型传递方法具有更好的定量精度,将均方根误差值（RMSEP）由4.29降低到2.07。光谱的定量分析可以获取样品的成分含量信息,模型传递工作最终也服务于定量分析。实验结果表明:（1）基于变量重要性的随机森林（VI-RF）算法能够有效提取光谱特征,简化输入变量,相比较随机森林算法和最小二乘算法,预测结果更为准确,均方根误差（RMSEP）较低。（2）使用VI-RF算法对传递前后的样本光谱进行了定量分析,经过模型传递后的从仪器光谱在RMSEP上更接近与主仪器建模,验证了模型传递的有效性。