El nitrógeno es un elemento nutriente importante para el crecimiento de los cultivos. La adquisición rápida y precisa del contenido de nitrógeno en el sustrato de cultivo es clave para una fertilización precisa. En este estudio, se utilizó la espectroscopía de emisión de ruptura inducida por láser (LIBS) para detectar el nitrógeno total (TN) del sustrato de coco-turba. Se estableció un sistema de adquisición de espectro LIBS para recopilar la señal de línea espectral de las muestras con longitudes de onda que van desde 200 nm hasta 860 nm. Se utilizaron el algoritmo de intervalo de sinergia de mínimos cuadrados parciales (Si-PLS) y el algoritmo de eliminación de variables no informativas (UVE) para seleccionar los datos espectrales de las líneas características de TN en el sustrato de coco-turba. Se utilizaron la curva de calibración univariable y la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para construir modelos matemáticos para la relación entre los datos espectrales de las líneas espectrales características univariables, las variables completas y las líneas espectrales características de múltiples variables seleccionadas de las muestras y los valores de medición de referencia de TN. Al comparar el rendimiento de detección de las curvas de calibración y los modelos de predicción espectral multivariable, se llegó a la conclusión de que UVE se utilizó para simplificar el número de variables de entrada espectrales para el modelo y PLSR se aplicó para construir el modelo multivariable más simple para la medición de TN en las muestras de sustrato. El modelo proporcionó el mejor rendimiento de medición, con los valores del coeficiente de determinación del conjunto de calibración () y el error cuadrático medio de la raíz del conjunto de calibración (RMSEC) de 0.9944 y 0.0382%, respectivamente; el coeficiente de determinación del conjunto de predicción () y el error cuadrático medio de la raíz del conjunto de predicción (RMSEP) tuvieron valores de 0.9902 y 0.0513%, respectivamente. Estos resultados indicaron que la combinación de UVE y PLSR podría hacer un uso completo de la información variable relacionada con la detección de TN en el espectro LIBS y realizar la medición rápida y de alto rendimiento de TN en el sustrato de coco-turba. Proporcionaría una referencia para la evaluación rápida y cuantitativa de elementos nutriente en otros sustratos y suelos.