随着现代工业和技术的飞速发展,土壤污染的问题越来越严重,给人民健康带来了长期严重的威胁。由于重金属难以降解,对土壤重金属污染扩散的监控与预防就成为目前土壤重金属污染防治的重要工作。传统的土壤重金属检测的化学分析法费效比低且耗时较长,无法大面积快速开展工作。作为现代探测新技术的高光谱遥感可以快速获取包括物质组成在内的大量清晰地表信息,可以作为土壤重金属大面积快速检测的技术手段。本文开展了高光谱特征参数与土壤重金属含量反演方面研究,建立了光谱插值曲面,在此基础上构建基于高光谱数据的土壤特征参数快速检测技术方法体系,并将其应用与滇东北磺区典型区域中。本文的主要研究内容和结论有:（1）基于整体变分模型的土壤地球化学数据降噪。地球化学数据降噪一直是地球化学数据分析中的重要环节,一般认为实际测量的地球化学数据中都包含噪声,剔除噪声才能得到真正的地球化学数据。将地球化学数据视为二维图像,将在图像降噪中使用的整体变分模型引入地球化学数据降噪中,构建针对地球化学的整体变分降噪模型。基于整体变分模型的土壤地球化学数据降噪能够在保持地球化学数据整体形态的前提下析出误差,缩短元素含量分布长度。（2）基于光谱特征的土壤中重金属含量的反演模型。论文通过光谱的微分变化、倒对数变换、包络线去除法及这些方法的各种组合共提取了包括原始光谱数据在内的12种光谱特征数据,通过光谱曲线的几何分析圈定了光谱特征的大致范围,通过各种重金属含量与相应光谱特征数据的相关性分析提取了每种重金属元素与每种光谱数据的6个特征波段。通过逐步回归分析建立并优选出每种重金属元素的耦合模型。通过计算集数据验证和非计算集数据验证表明本文建立的耦合模型对研究区的重金属预测是可行的,能够用本次建立的模型快速检测研究区土壤重金属含量,也说明本文建立基于高光谱数据的土壤重金属含量反演模型技术方法是可行的。（3）基于高光谱技术的重金属污染快速监测方法技术体系。论文采用由粗到细的布局思路,采用多光谱高分辨遥感影像,提取与硫磺矿渣相关的纹理特征、颜色特征和铁染异常等信息,从宏观快速圈定了硫磺矿渣的空间分布。开展空间插值建模优选,对全局克里格插值、修正克里格插值和分形插值进行比选,选择修正克里格插值和分形插值相结合的空间插值技术建立了与土壤重金属相关的特征光谱插值曲面,实现通过坐标值插值计算得到特征光谱数据,应用基于光谱特征的土壤重金属含量反演模型计算得到待判点位的重金属含量数据。在研究区,该项技术对采样点数据的误差率平均在30%左右,对未知样品的数据预报误差率平均在40%左右,表明该方法技术体系是可行的,能够做为化学分析方法的一种现场近似快速检测和监测方法。综上所示,本研究构建的基于高光谱技术的重金属污染快速检测、监测方法技术体系是可行的,为快速开展土壤重金属含量监控提供了技术路线和指导作用,也为采用高光谱特征开展其他快速检测提供参考。