本发明涉及近红外光谱分析技术，其公开了一种基于多组分样品的多传感器光谱数据处理方法，提高便携式多传感器光谱设备的预测分析能力。该方法包括：采集多组分样品的原始多传感器光谱数据，按照传感器型号对数据进行分类分解，获得单波段数据集；将各个单波段数据集按照样品数目进行二次分集，获得单波段训练集及验证集；结合多组分样品的各个组分含量标定值对各个单波段训练集进行光谱建模，并采用建立的光谱模型对相应的验证集进行预测，计算单波段光谱模型的预测准确率；结合各个单波段光谱模型对不同组分的预测准确率，计算单波段光谱模型对不同组分含量的表征系数；对于待测未知样品不同组分，结合各个单波段光谱模型的表征系数对其对应预测值进行表征化处理，获得最终预测值。