本发明公开了一种近红外光谱建模样本筛选方法，属于图形数据读取及数据处理技术领域，包括：采集m个样品的近红外光谱，构建样品光谱数据矩阵，并测定样品的某项化学指标的含量，构建浓度向量；将所述m个样品划分成聚集样本和偏离样本，并从聚集样本中剔除相近或重复的样本，构建建模样本集合BS；根据浓度向量，从偏离样本中识别奇异样本和稀疏样本；将稀疏样本加入所述建模样本集合BS，构成建模样本集。本发明能够根据样品的光谱特征和化学指标分布自动完成样本筛选，并能筛选出最具代表性的样本构建建模样本集，利用该建模样本集构建的数学模型更加准确，且模型性能更加稳健。