土壤是人类赖以生存的自然资源,是农业最基本的生产资料,应用先进的技术手段准确测量土壤各项理化指标,对理解和提高土壤生产潜力具有重要意义。土壤的质地类型是土壤保肥、保水、通气能力的重要指标,准确的测定土壤质地的类型,可以为土壤资源的合理利用与开发提供科学根据。作物的生长离不开土壤营养元素的供给,土壤养分状况的准确检测,对确定施肥种类与施肥水平具有重要的指导意义,对避免化学肥料的滥用以及土地资源的保护具有不可替代的作用。土壤中重金属含量的检测可以为作物安全生产提供保障,避免重金属通过作物的富集作用进入人类食物链,从而危害人类健康。土壤中作物根系的生长状况直接反映了作物本身的对土壤中养分的敏感程度,对土壤根系的准确动态监测,对筛选优势基因型的作物具有重要意义。本文研究了基于多种光谱与光谱成像技术的土壤理化性质检测方法,并且开发了一款土壤理化性质检测系统。具体内容涉及以下几个部分:（1）提出了基于XGBoost的近红外高光谱土壤理化性质检测方法。在高光谱数据预处理阶段,采用特定谱线位置的斜率阈值法自动选取感兴趣区域,相比以往手动选取的情况,效率大幅提升。引入XGBoost算法对样本平均谱线建模,有效解决了样本数量小,光谱特征较多的情况下建模容易过拟合的问题,使预测模型鲁棒性更强。此外,XGBoost算法可在特征维度对建模效果进行贡献度排序,对研究分析待测物的特征波长具有指导意义。结果表明,利用近红外高光谱对土壤总氮、有机物含量的预测效果良好,最佳模型在预测集的决定系数均在0.84以上,RPD在2.0以上;而对土壤p H、EC的检测精度有待提高。（2）提出了基于拉曼光谱以及显微图像对土壤质地的判定方法。基于拉曼光谱,在外部荧光的影响下,量化了谱线平滑的实际效用,采用多项式拟合的方法去除背景基线,并采用XGBoost算法对样本谱线建模。结果表明,谱线与土壤质地之间具有一定的相关性,F1得分为0.64。基于显微图像,采用基于卷积神经网络（CNN）的集成学习方法,在少量图像样本的前提下,消除随机样本所带来的影响,采用有放回抽样的方式结合模型投票以增强预测精度,F1得分最高为0.50,距离精准预测尚有一定距离。（3）研究了基于LIBS的土壤重金属定量检测的多种建模方法。预处理阶段,对比了小波变换降噪以及多项式基线拟合两种方法对后续建模的影响。建模阶段,基于Cu、Ni、Cr和Pb四种受测元素,对比了单变量及多变量分析的建模效果,其中多变量分析细分为基于强发射谱线、基于强发射谱线及周边特征以及基于全谱的三类建模情况。总结出具有特征降维功能的多变量分析算法,如PCR和LASSO,同比单变量分析,对重金属含量预测更有效。针对四种元素,均取得良好的预测效果,最优决定系数R2分别为0.94、0.93、0.91和0.89。此外,LASSO还可以通过正则惩罚项,在光谱维度对特征发射线进行选择,从数据分析的结果出发,为LIBS谱线提供更多的解释性。（4）基于CNN构建了土壤复杂背景下的自动化、快速作物根系分割模型,名为Seg Rootm-n。其中m和n分别为宽度和深度,为控制网络容量的两个超参,综合权衡了参数量和分割精度,提出了性价比最高的模型Seg Root-8-5,并作为基准模型。该模型可以在不具备高级GPU的电脑主机上仅用CPU进行自动快速的分割预测。提出了量化评估分割结果的指标骰子得分（Dice score）,基准模型在测试集上的骰子得分为0.6441。在此基础上,采用基准模型的预测二值化掩膜,建立了土壤根系总长估计模型,预测总长和人工计数总长的决定系数高达0.98。（5）开发了一款用于土壤的理化性质检测低成本、便携式的无线近红外检测系统,名为See Soil。该系统的检测设备体积小（110×80×50 mm）,重量仅为500g,集成性强,仅需一台设备,无需任何外部设备（电源、光源及数据处理PC等）就可以进行检测,特别适用于土壤的田间原位检测。系统可通过Wi-Fi连接互联网,用户可以通过系统物理按键和本地及远程网页对检测系统进行控制。采用See Soil系统对土壤数据集的土壤理化性质进行评估检测,结果表明,其对有机质含量预测性能良好,模型在预测集的决定系数为0.64;对土壤总氮的预测性能优异,决定系数为0.84。