本发明公开了一种域自适应的PLS回归模型建模方法，采用从原始域获取的近红外光谱数据构建原始域光谱中心化矩阵，采用从目标域获取的近红外光谱数据构建目标域光谱中心化矩阵，消除原始域和目标域光谱的均值差异，基于原始域光谱中心化矩阵和目标域光谱中心化矩阵，采用转移矩阵映射到核矩阵空间的方式，从中找到最优的投影方向，确定最优投影矩阵，基于最优投影矩阵构建得到最终的PLS回归模型，削弱不同域之间的投影得分和域标签的非独立性；优点是采用域自适应算法来消除不同域下所采集近光谱数据的差异，不需要采集目标域样本的浓度信息，从而简化了建模过程，使得构建的PLS回归模型的对目标域近红外光谱数据具有良好的预测精度。