在梨树生长过程中,缺素症经常发生,实时、无损地监测梨树营养状况,对于梨树养分精准管理具有重要意义。传统的梨树缺素识别主要依靠于果农经验和理化值检测,前者对果农个人素质要求较高,精度低;后者则存在操作繁琐,测量周期长,效率低下的缺点。近红外光谱检测技术具有无损、快速、高效、精准的特点。本文以安徽农业大学高新技术产业园区的梨树叶片作为研究对象,利用微型手持式近红外光谱仪对梨树生长期（4月-5月）叶片进行光谱反射率的测量（900nm-1700nm）,结合不同的机器学习建模方法,探究利用手持式近红外光谱仪快速、准确识别梨树叶缺素状态的可行性,本文的主要工作如下:（1）研究比较了不同的预处理方法对梨树叶缺素识别模型的影响。本文将原始光谱数据及采用一阶导数变换（First Derivative Transformation,FD）,二阶导数变换（Second Derivative Transformation,SD）,SG卷积平滑（Savitzky-Golay Smoothing,SGM）,LG变换（Log transformation,LG）,多元散射矫正（Multiple Scattering Correction,MSC）,标准正态变换（Standard Normal Variate,SNV）六种单一的预处理方法及SGM+MSC,SGM+SNV,SGM+MSC+FD,SGM+MSC+SD,SGM+SNV+FD,SGM+SNV+SD六种混合处理方法校正后的光谱数据,结合SVM,NAS,RF,GBDT,XGBoost建立了65个梨树叶缺素分类识别模型。结果表明:SNV方法对梨树叶光谱数据的校正效果最好,SVM模型性能最优,SNV-SVM模型在训练集上的Accuracy为93.02%,Macro-F1-Score为92.26%,测试集上Accuracy为79.73%,Macro-F1-Score为77.81%。（2）设计了一种基于粒子群的遗传算法（PSO＿GA）,应用于特征提取和建模超参数优化,并与遗传算法（GA）,粒子群算法（PSO）做比较。基于SNV校正后的光谱,结合支持向量机分别建立了梨树叶缺素识别模型用于识别梨树叶的缺素状态。实验结果表明,基于PSO＿GA建立的模型（SNV-PSO＿GA-SVM）相较于单一的SNV-GA-SVM和SNV-PSO-SVM模型,该模型的梨树叶缺素的识别准确率上得到了一定提升,在测试集上的Macro-F1-Score为90.88%,Accuracy为91.03%。研究表明:基于GA-PSO方法提取特征优化模型参数,可以有效提升梨树叶缺素识别模型的性能。（3）设计开发了基于近红外光谱的梨树叶缺素识别系统,系统基于bootstrap前端框架编写前端界面,Py Charm开发平台编写后端代码,My SQL做数据持久化存储。系统集成了梨树叶缺素识别,用户设置,数据处理,权限管理四个功能模块,用户可通过该系统,实现对梨树叶缺素类型的识别。综上所述,本文以安徽农业大学国家高新技术产业园区的梨树叶片为研究对象,研究了基于近红外光谱技术,利用手持式微型近红外光谱仪精准识别梨叶缺素类型的方法。以便为果农科学配比施肥提供理论指导,促进梨产业的可持续发展。