土壤重金属污染作为现代工农业发展的产物,已严重威胁到国家粮食安全和人民身体健康。高光谱技术具有快速、高效、无损等优势,为土壤重金属含量定量监测提供了新的契机。本文选取黄河流域上游典型工业区——甘河工业园区作为研究区域,针对工业区内受人为干扰强烈且空间分布变异大的多种重金属元素,开展高光谱反演研究。主要采集土壤样本121个,分析土壤样本中七种重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn）的污染现状及差异,基于多种光谱变换方式,确定最优光谱指标和敏感波段,建立偏最小二乘回归模型,并利用反距离权重法对模型反演结果进行空间插值,获取研究区土壤重金属含量分布图,进一步分析各重金属元素在空间上的分布特性。主要结论如下:（1）工业园区内土壤中七种重金属元素污染差异较大,单种重金属评价显示,Cd和Zn元素污染最为严重,其次是Pb元素,Ni、Cr、Cu、As元素均有部分样点属于轻度污染或轻微污染;多种重金属综合评价显示,121个样本点中仅有9个样点无污染,其余样点均属于中度污染。研究区内重金属含量已产生一定程度的富集,对其进行实时动态监测十分必要。（2）光谱变换方式在很大程度上影响特征波段的选取及模型预测精度,经过九种光谱变换对比分析,发现Cr元素一阶微分变换效果较好,Cd、Zn、Pb、Ni、Cu、As倒数的一阶微分变换后效果较好,光谱特征范围与铁氧化物、有机质、粘土矿物基本一致,基于上述变换挑选的建模因子最优,模型精度较好。（3）Cr、Ni、Cu、As元素含量变化范围较小,可采用基础偏最小二乘回归建立高光谱反演模型,模型决定系数（R~2）均大于0.5,预测偏差比（RPD）大于1.4,预测效果较好。Cd和Zn元素含量变化范围大,属于高度变异,土壤样本以低值为主,使用基础偏最小二乘回归未能实现有效反演,因此采用分段偏最小二乘回归进行建模,Cd、Zn元素R~2分别为0.83、0.82,RPD均大于2,具有极好的预测能力。Pb元素基础偏最小二乘回归建模结果精度较低,未能实现含量的有效反演。（4）七种重金属元素含量空间反演结果及分布特性差异较大,Cd和Zn元素高污染区域分布在有色金属冶炼、化工等工厂集聚地,主要受工业活动影响。Cr和Ni元素含量较高区域周围有镍铬加工企业和垃圾处理厂分布,也受成土过程影响。As和Cu元素在中部偏东高含量分布区域与Cd和Zn重合,工业活动影响显著,同时,As元素在西南侧居民分布区内受居民活动影响含量也较高。污染较严重的元素要及时管控,对于未受污染或污染较轻的元素,尤其是高值区域,应加强动态监测,防止其向中度或重度污染发展。