本研究解决了传统土壤营养素检测方法昂贵且耗时的问题，通过创新的土壤检测协议，利用合成溶液数据集建模土壤行为。研究发现，随机森林回归和神经网络模型的预测结果表明，相较于实验室检测方法，能够以更低的成本和更高的效率实现实时土壤营养监测，为作物生长提供有力支持。

本研究提出了一种新型快照高光谱成像系统，克服了葡萄Brix值和pH值测量的局限性。该系统利用偏最小二乘回归模型分析数据，结果显示其光谱与参考值相关性良好，具备低成本、便携性和抗运动误差能力，展现了在葡萄质量评估中的应用潜力。

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