为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、 效率低等问题, 研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。 研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、 连续统去除等六种变换, 利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段, 组成综合特征变量集, 再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。 结果表明: 不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同, 每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间; 基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型; 利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型, 后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法, 当Removal取0.20时得到最优回归模型, 其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2pre分别达到了0.851和0.830, 建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1, 能较好地检测土壤铜含量, 同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术, 因其高分辨率的特点, 可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。 目前土壤环境质量愈来愈受到关注, 土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关, 以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型, 对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。 土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素, 对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。 传统土壤重金属的测试方法要求条件较高, 测试周期较长, 试图建立土壤高光谱与土壤铬元素（ICP-MS测定）含量之间的定量预测模型, 以实现土壤铬元素的快速准确预测。 采集福州市土壤样品135个, 对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、 对数、 微分等六种变换, 筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段, 最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。 研究结果表明: 亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为: 可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450, 2 010～2 020, 2 230～2 240 nm; 亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x（相关系数R为0.568, 均方根误差为0.619 μg·g-1, 检验相关系数R为0.484, 均方根误差为1.426 μg·g-1）, 该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。