当前对环境污染的监测主要是通过化学分析监测和仪器监测等手段，虽然它们具有准确性高的特点，但仍不能解决环境监测中高成本、低效率的问题。环境中的污染物质能够导致植物的叶面结构、叶绿素含量及植株结构发生相应的改变，从而引起植物光谱特征的改变。近年来，人们正是利用了地表植物对环境污染物所产生的这种生物地球化学效应来对环境污染进行适时、全面和高效的监测。本文以我国北方典型的农作物玉米为研究对象，以玉米对环境中重金属污染物所产生的生物地球化学效应为研究目标，主要研究了不同污染水平和条件下，玉米光谱特征的变化规律，以期对环境污染监测提供有利的科学依据和技术支撑。　　 本论文基于8个特征位置的植物光谱特征参数分析模型、相关拟合分析模型( CSAM:Correlation Simulation Analysis Model)对相同生长条件下玉米叶片在其生长周期内的光谱特征进行了精细的分析和研究，对表征光谱特征的参数进行了时间和空间系列的敏感性分析，认为北方春玉米在其生长的中后期，即穗期阶段的后期或花粒阶段的前期(约生长期的第80-100天)，植株的第11-13片叶片光谱特征参数最为稳定，在此期间对玉米进行光谱测定可有效地消除因其自身的生长给光谱带来的干扰。　　 基于对叶片光谱特征敏感性的分析研究，以包头市玉米为研究对象，研究了不同土壤污染水平下，玉米叶片的光谱响应规律。研究结果表明，影响包头市玉米叶片光谱特征的主要因素并非土壤污染，而是严重的大气沉降。在排除大气沉降干扰因素的基础上，运用相关拟合分析模型，发现植物对土壤重金属污染的光谱响应强度与土壤污染程度并不成正相关。重金属汞的污染能使690-740nm波段内玉米光谱的反射率明显降低；重金属镉的污染也会引起玉米光谱反射率在此波段内的改变，但这种变化或升高或降低，不具有一定的规律性。与单一重金属污染相比，多种重金属污染引起的植物光谱反射率变化更大，充分体现了多金属的综合胁迫作用在植物光谱上的响应。　　 通过对包头市玉米冠层水平的光谱特征研究，认为在大气沉降严重的地区，玉米的光谱特征表征出来的响应关系并不仅仅是玉米对土壤污染的响应，而是大气沉降物覆盖于植被表面产生的叠加响应，这种叠加的响应要比植被本身对土壤污染的响应更为明显。　　 结合地面同步野外植被光谱测定，运用光谱特征分析模型和相关拟合分析模型，比较和分析了包头市玉米地面同步实测光谱和图像光谱特征参数，通过反射率的异常降低现象，获得标致大气沉降物的最佳波段在730-824nm，利用高光谱图像数据对包头市玉米种植区内大气沉降严重区域进行了信息提取。　　 本文还对高光谱Hyperion数据的大气校正、几何校正和与高分辨率的“资源2号”卫星数据的融合做了相应的介绍。