Este estudio emplea espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) combinada con quimiometría para explorar la viabilidad y metodología para el análisis rápido del contenido lignocelulósico en paja. A medida que aumenta la demanda de biocombustibles y bioproductos, la utilización eficiente de los residuos agrícolas, como la paja, se ha vuelto particularmente importante. El análisis rápido del contenido lignocelulósico ayuda a mejorar la eficiencia en la utilización de recursos de los residuos agrícolas, proporcionando un apoyo significativo para la producción de biocombustibles, la valorización de residuos agrícolas y la protección del medio ambiente. En este estudio se utilizaron un total de 148 muestras de paja, recolectadas de las provincias de Zhejiang, Jiangsu y Heilongjiang en China, cubriendo paja de arroz (Oryza sativa), paja de maíz (Zea mays), paja de trigo (Triticum aestivum), paja de soja (Glycine max), paja de sorgo (Sorghum bicolor), paja de colza (Brassica napus) y paja de cacahuete (Arachis hypogaea). Después de la recolección, las muestras se secaron al aire hasta que la humedad superficial se evaporó y luego se molieron y tamizaron antes de ser numeradas y selladas para su almacenamiento. Para garantizar la precisión de los resultados experimentales, todas las muestras fueron sometidas a un tratamiento de secado de 6 horas a 60 grados Celsius antes del experimento para asegurar un contenido de humedad uniforme. Se emplearon métodos de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) y máquinas de soporte vectorial (SVM) para el análisis de modelado. Los resultados mostraron que NIRS en combinación con el modelado PLS superó a SVM en la calibración y predicción del contenido lignocelulósico. Específicamente, el modelo PLS de celulosa logró un coeficiente de determinación (R) del conjunto de predicción de 0.8983, un error cuadrático medio de predicción (RMSEP) de 0.6299 y una desviación predictiva residual (RPD) de 3.49. El modelo PLS de hemicelulosa tuvo un R de 0.7639, RMSEP de 1.5800 y RPD de 2.11, mientras que el modelo PLS de lignina alcanzó un R de 0.7635, RMSEP de 0.6193 y RPD de 2.17. Los resultados sugieren que los métodos NIRS tienen amplias perspectivas en el análisis de residuos agrícolas, particularmente en aplicaciones relacionadas con la producción de biocombustibles y la valorización de subproductos agrícolas.