土地资源是万物生长之根本,是农业生产的基础,而土壤作为土地资源最为主要的组成部分,是人类不可或缺的自然资源,土壤的环境和人们的生产生活休戚相关,承载了大量与人类关系密切的各种生产生活资料。目前因多种人为原因造成的土壤重金属污染已经严重影响并破坏了土壤的生态环境,而土壤环境的污染相比其他,如水环境污染、大气污染等具有极强的隐蔽性,并不能从很直观地被发现,且污染机制较为复杂。在前人诸多的研究中,煤矿开采导致土壤重金属污染较为普遍,煤矿开采一方面大大促进了当地的经济发展,另一方面由于采煤过程中大量煤矸石堆积,洗煤废水排放等原因,将地表以下的重金属带到地表之上,间接的造成了土壤重金属的非自然迁移变化。本文将研究地点选在烟台北部龙口矿区内,在国家自然科学基金项目“基于地表参量的污水灌溉区农田生态安全遥感监测研究”,山东省自然科学基金项目“山东省焦家金成矿区及周边矿区环境地质遥感调查研究”,山东省自然科学基金项目“龙口矿区及周边海岸带遥感监测研究”,山东省自然科学基金“黄河三角洲高效生态经济区海咸水入侵调查与监控预警系统建设”,山东省国土厅项目“山东省国土资源遥感波谱库建设项目”和山东师范大学硕士科研创新基金“基于高光谱的煤矿区土壤重金属含量检测与生态风险评价研究”的共同支撑之下,以野外土壤反射光谱数据、反射光谱变换数据和重金属化验数据为基础,进行土壤重金属含量高光谱监测和污染程度评价等研究,主要研究内容如下:(1)以龙口北部煤矿区为研究区,采集了36个土壤样本,对其野外高光谱进行测量,因只依靠高光谱反射率并不能有效的反映土壤光谱信息,因此采用多种光谱变换方法对反射率进行数学换算,进而深层次的提取土壤光谱信息,在分别与重金属测定数据相关性分析的基础之上,建立高光谱遥感估测模型。在研究过程中为解决大量光谱波段变量自身多重相关性问题,摒弃了原有主成分模型和逐步回归模型方法,选择了可以解决自变量本身多重相关性的偏最小二乘模型。结果显示Ni、Mn、Pb、As、Zn和Cr最优估算模型利用的光谱变换指标分别为:二阶微分、一阶微分、反射率、反射率、二阶微分和去除包络线;同时也发现光谱微分处理去除基线漂移的同时可以提高建模精度。(2)结合地统计学理论和GIS强大的空间分析技术方法,对5种生物毒性显著的重金属Ni、Pb、As、Zn和Cr在研究区范围内空间分布规律特征进行了研究,并根据半变异函数分析结果,选择最优的克里金插值模型实现点到面的维度扩展,实现了重金属含量空间分布可视化。结果显示对于不同重金属而言,利用克里金插值得到的整个研究区土壤重金属含量空间分布特征差异明显,5种元素中,Cd和As的空间变异性受随机因素影响较大。(3)不同重金属的化验数据存在潜在的相关性,利用相关系数可以直观的反映5种重金属两两相关关系,同时借助主成分方法和每种重金属含量在研究区的空间分布图,以实地调查结果作为辅助手段,对这五种重金属污染来源进行了简要探索。经过主成分方法分析后获得两个主成分因子,且两个主成分累积方差超过80%,表示两个主成分累积贡献率足以说明污染来源。由重金属含量统计分析可知,这5种重金属含量以国家土壤环境质量二级标准为背景值时计算得到的超标率均表现出较高的水平,基本可以排除成土母质的影响,第一主成分反映的主要是煤矿开采因素,第二主成分反映的是污水灌溉、农药过度使用、工业冶金生产活动和汽车尾气等因素。(4)选用单因子指数法研究单个重金属污染程度,并以此为基础,利用改进加权平均综合污染评价法对研究区土壤重金属综合污染程度进行评估,研究结果表明5种重金属污染程度依次为Cr>Cd>Pb>Ni>As;在综合污染程度评价研究中,得到不同污染程度等级土地面积为:中度污染面积>轻度并污染面积>重度污染面积>未受污染面积。