土壤作为构成生态系统的环境要素之一,是人类赖以生存和发展的物质基础。近年来,伴随工业化和城市化进程的不断加快,强烈的人类活动在较短时间尺度会对土壤生态环境产生影响,威胁人类社会的可持续发展。土壤重金属含量信息是进行土壤环境质量评价和土壤健康状况评估的重要依据。传统的土壤重金属含量获取方法成本高、效率低、监测范围小,不能满足当前常态化农田土壤监测的需求。光谱分析技术的发展为土壤重金属研究提供了新的手段。针对以往研究大多只对鲜土或干土进行单一化分析,以及把研究重点大多放在模型对比上而很少关注土壤重金属含量的估算机理等局限性,本研究以云南省杞麓湖流域的216份农田土壤样本作为研究对象,利用地物波谱仪在实验室一共采集两次土壤样本的可见-近红外反射光谱（350 nm～2500 nm）,分别是鲜土和干土（烘干研磨）土壤样本的反射光谱;利用化学分析方法在实验室获取了土壤样本的三种重金属铬（Cr）、铜（Cu）和镍（Ni）元素含量以及土壤有机质（SOM）和铁（Fe）元素含量。本文的研究内容和研究成果主要可以概括为以下几个方面:研究内容主要包括:（1）对研究区土壤属性含量进行统计分析,了解研究区内农田表层土壤样本属性的基本情况。分析研究区内重金属元素是否超标,选取单项/综合污染指数法对研究区的土壤重金属污染状况进行评价。（2）分别基于鲜土和干土土壤样本的室内高光谱数据,利用偏最小二乘回归算法（PLSR）构建土壤重金属元素含量的高光谱预测模型,探究利用土壤可见-近红外反射光谱估算农田土壤重金属含量的可行性。（3）对土壤反射光谱采用不同预处理方法进行变换,分析经过不同预处理得到的变换光谱结合PLSR构建的土壤重金属含量的高光谱预测模型的结果,比较哪种光谱预处理方法得到的模型效果最好。（4）从相关分析和偏相关分析两种统计方法的角度出发,对土壤重金属元素（Cr、Cu、Ni）、SOM和Fe元素与土壤反射光谱之间存在的相互关系进行研究,分析利用可见-近红外反射光谱估算农田土壤重金属含量的主要机理,为验证利用高光谱数据定量反演流域农田土壤重金属含量的可行性提供有效的参考价值,同时为未来流域农田土壤重金属的常态化监测提供理论依据。研究结果表明:（1）土壤中Cr、Cu、Ni元素含量的平均值分别为39.18、14.47、14.01 mg/kg,既没有超过国家规定的自然背景值,也没有超过云南省自然背景值,变化范围较窄。Cr、Cu、Ni三种重金属元素的变异系数分别为87%、78%、89%,均大于36%,属于高度变异,说明三种元素在空间上变化程度较大。单项/内梅罗综合污染指数结果表明,研究区内所有采样点的内梅罗综合指数均属于安全和警戒线水平,说明研究区内整体不存在明显的土壤重金属污染。（2）利用鲜土土壤反射光谱构建的PLSR估算模型,可以对Cu含量进行估算（RPD=1.44）,但不能对Cr（RPD=1.33）和Ni（RPD=1.22）含量进行估算,效果很差。相比于鲜土土壤条件下,利用干土土壤反射光谱构建的PLSR估算模型,能够对Cr、Cu和Ni元素含量进行有效估算,RPD值分别为1.55、1.61和1.40,属于中等水平,模型估算效果得到了明显提升。（3）比较不同光谱预处理方式下得到的变换光谱结合PLSR构建的Cr、Cu和Ni含量的高光谱预测模型。结果显示,通过SG法处理得到的变换光谱构建的重金属含量估算模型效果明显优于其他光谱预处理方法。（4）本研究中,土壤重金属Cr、Cu和Ni元素可以被反射光谱估算的机理主要在于其与Fe元素含量的相关性,而受SOM含量的影响比较小。