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土地盐碱化给农业生产带来了巨大的影响,需要研究快速、高效、大面积诊断盐碱地及评估其严重度的技术方法。文中选取宁夏平罗县典型盐碱地为研究对象,采集土样并测定其室内高光谱数据和化学参数,通过分析离子含量确定主要研究离子为Na~+、Cl~-、Mg~(2+)和SO_4~(2-),将光谱进行一阶微分与连续统处理,通过相关性分析选出特征波段,分别构建了偏最小二乘回归(PLSR)模型和粒子群优化的径向基(PSO-RBF)神经网络模型。结果表明,PSO-RBF神经网络模型优于PLSR模型。总体上,基于连续统去除的P