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本发明涉及高光谱分析技术领域，具体公开了一种基于机器学习模型的水质参数高光谱分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：选取若干水质参数样本，根据各水质参数样本在不同信噪比的光谱波段下的光谱曲线，将各若干水质参数样本划分为敏感水质参数样本和非敏感水质参数样本；步骤S2：获取水体的污染源处的水体样本，获取所述水体样本内的非敏感水质参数的浓度和源光谱曲线；步骤S3：在水体的采集点进行高光谱分析，得到高光谱图像，根据高光谱图像内各像素点处的光谱曲线，选取出非敏感像素点；步骤S4：提取全部非敏感曲线，并与源光谱曲线进行比较，找出相似度最高的目标曲线，进而预测采集点处非敏感水质参数的预测浓度。