土壤速效磷是影响作物生长的重要营养成分,是反映土壤供磷能力和指导磷肥施用的重要指标,快速、准确地检测其含量在作物精准施肥和环境保护方面具有重要意义。土壤速效磷含量的检测通常采用实验室理化检测法,存在检测周期长、过程繁琐以及易污染环境等问题,难以满足现代精准农业发展需求。可见-近红外光谱分析技术具有效率高、操作简单、无污染等优点,结合机器学习方法可以快速、无损地实现土壤速效磷含量检测。迁移学习是机器学习中重要研究问题,它从根本上放宽了传统机器学习的基本假设,在机器学习领域受到了广泛关注。针对土壤速效磷预测模型训练样本和测试样本来自不同地区时,出现的预测精度低、模型失效问题。本研究以皖南黄红壤土样本为源域样本、皖北砂姜黑土样本为目标域样本,以土壤速效磷为研究对象,基于可见-近红外光谱技术,提出利用迁移学习方法处理不同地区土壤光谱数据不同分布问题,构建不同地区土壤速效磷迁移模型。主要研究内容和成果如下:（1）研究了不同光谱预处理和机器学习建模方法对土壤速效磷预测模型的影响。采集源域和目标域样本350-1655nm范围的可见-近红外光谱数据,将原始光谱和预处理后光谱分别结合偏最小二乘回归、支持向量回归和分类回归树算法,构建源域、目标域各自土壤速效磷预测模型。结果表明,选择合适的预处理方法和建模方法可以有效提升模型的预测精度,光谱经Savitzky-Golay卷积平滑再进行标准正态变量变换处理后,结合支持向量回归算法进行校正建模,得到的源域（模型的R~2和RPD分别为0.85和2.59）和目标域（模型的R~2和RPD分别为0.61和1.60）预测模型精度均有效提升。（2）研究了不同地区土壤速效磷预测模型共享的可行性。首先基于源域土壤速效磷预测模型对目标域进行预测;然后构建组合样本作为训练样本,迁移源域土壤速效磷预测模型用于目标域预测。结果表明,基于传统机器学习对训练样本和测试样本独立同分布的假设,源域模型不能直接用于目标域,会出现模型失效问题（模型的R~2和RPD分别为-0.19和0.92）;组合样本在使用源域样本的基础上加入了目标域样本,其作为训练样本时,较之前者,模型训练样本和测试样本之间的分布差异减小,缓解了模型失效问题,预测精度有显著提升（模型的R~2和RPD分别为0.54和1.47）。（3）采用迁移学习算法构建了不同地区土壤速效磷迁移模型。针对源域和目标域样本不同分布问题对源域模型共享于目标域可行性的影响,分别使用Two-stage Tr Ada Boost.R2和迁移成分分析（TCA）两种迁移学习算法处理不同分布的源域和目标域光谱数据,并构建土壤速效磷迁移模型。结果表明,在源域和目标域样本分布差异较大情况下,基于特征的TCA迁移算法比基于实例的Two-stage Tr Ada Boost.R2迁移算法有着更好的迁移能力;使用迁移学习算法能够解决源域和目标域样本不同分布问题,实现有效利用源域样本,将源域模型迁移用于目标域,得到的TCA迁移模型R~2和RPD分别为0.79和2.18,提升了对目标域土壤速效磷含量的预测精度。（4）开发了土壤速效磷光谱检测系统。使用Python语言开发了土壤速效磷光谱检测系统,实现了样本数据上传、样本光谱预处理、迁移模型构建以及迁移模型预测四大功能。核心是通过系统内置的迁移学习算法,实现输入少量目标地区土壤样本数据即可获得该地区精度较高的土壤速效磷预测模型,可以降低用户的建模成本和时间。系统为用户提供了便捷、高效的模型构建和样本检测工具,为推广土壤速效磷预测模型的大面积构建提供助力。综上所述,本研究解决了模型训练样本和测试样本来自不同地区时出现的预测精度低、模型失效问题,提高了对皖北土壤速效磷含量预测的准确性。为低成本、高效率构建更多地区的土壤速效磷预测模型提供了理论基础和技术支撑,为推广大面积预测土壤速效磷含量提供了新思路。