土壤重金属含量的检测对土壤质量评价和污染控制具有重要意义。激光诱导击穿光谱（LIBS）提供了一种快速、直接的分析方法,可以同时测量多种元素。因此,基于LIBS技术对土壤中重金属元素进行定量分析具有重要价值。然而,由于土壤中许多元素的化学和物理性质（称为基质效应）的差异,LIBS在检测准确性方面还有待提高。此外,在定量分析中使用多元回归模型时,变量数量超过样本数量,这可能导致多元回归模型过度拟合。为了解决这个问题,需要采用变量选择方法。本研究重点研究了不同预处理方法对铬（Cr）、铜（Cu）、镍（Ni）和铅（Pb）定量分析的影响,并基于变量选择和多元回归方法建立了一个合适的混合模型,用于基于LIBS技术的14个土壤样品中重金属元素浓度的定量分析。本文的主要研究内容如下:（1）本研究根据LIBS的原理和土壤样品的光谱特性,建立了一套LIBS实验装置。实验装置包括激光源、光学系统、多道光谱仪、延迟发生器、样品台,可以开展LIBS光谱的采集,并对实验系统的延迟时间、激光脉冲能量等参数进行了优化。（2）对LIBS光谱使用样条插值进行基线校正、最小-最大归一化和小波阈值去噪等预处理,并采用随机森林（RF）模型验证,发现三种预处理方法的组合可以很好地提高多变量分析的预测性能。此外,与支持向量机（SVM）和贝努利-朴素贝叶斯（BNB）两种模型得到的预测结果相比较,发现RF模型的预测性能优于这两个模型。Cr、Cu、Ni和Pb的测定系数（R~2）值提高至0.91,交叉验证校准的均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、相对标准偏差（RSD）和检测限（Lo D）也降低。（3）LIBS光谱包含变量的数量,直接输入所有这些信息将给多元分析算法带来负担。为此我们提出了序贯浮点正向选（SFFS）和斐波那契递归特征消除（FRFE）作为变量选择方法,并结合小波神经网络（WNN）和广义回归神经网络（GRNN）开展多变量分析。与标准RF模型相比,SFFS-WNN模型表现出良好的性能。获得的R~2介于0.9674和0.9821之间,RMSECV值不大于8.44 mg/kg,RMSEP值不大于10.91 mg/kg,RSD值不大于9.67%,Lo D值不大于15.14mg/kg。而在这里研究的所有组合模型中,FRFE-GRNN模型预测结果最优,获得的R~2介于0.9897和0.9989之间,RMSECV、RMSEP、RSD和Lo D值分别不大于3.84 mg/kg、4.03 mg/kg、3.01%和5.29 mg/kg。此外,我们还进行了FRFE-GRNN土壤分类,以显示该模型的优越性,并获得了最高的灵敏度、特异性和准确性,分别为99.07%、99.92%和99.05%。本论文以土壤中Cr、Cu、Ni、和Pb元素含量的定量分析为例,开展了基于LIBS技术和机器学习相结合的多种LIBS定量分析模型研究。研究结果表明,机器学习结合LIBS技术,特别是基于SFFS-WNN和FRFE-GRNN的LIBS定量分析模型,能有效较少冗余变量,模型切实可行,研究结果为后续研制检测重金属元素的LIBS仪器奠定了技术基础。