进入工业社会以来,重金属造成的环境风险已成为世界性的重大问题。积累在农田土壤中的重金属迁移到农作物体内,进而通过食物链进入动物体和人体,给生态环境造成危害的同时,食品安全及人类健康也受到严重威胁。为了保障人类的身体健康和食品安全,利用遥感技术快速、动态、实时监测农业系统中的重金属含量并用生物技术对土壤重金属进行修复具有十分重要的意义。本文以张家港市为研究区域,采取土壤样品23个、水稻(Oryza sativa L.)样品21个,并分别测量土壤和水稻样品的重金属含量及高光谱数据。将光谱反射率进行倒数、平方根、倒数对数、一阶导数及连续统去除等形式的光谱变换,通过相关性分析筛选出敏感波段,最后获得张家港市土壤8种重金属、水稻叶片3种重金属和水稻叶片全氮高光谱定量估算的最优模型。利用遥感技术监测到重金属含量与分布状况后,设计盆栽试验探究白三叶(Trifolium repens L.)一根瘤菌(Rhizobium Frank.)对土壤重金属的修复效果。试验以“威亚白三叶”和菌种编号为18017的三叶草根瘤菌为研究材料,采取双因素随机区组设计,设置了 4个土壤Cd2+添加浓度,分别为0,10,50,100 mg·kg-1,每个浓度分别设置接种根瘤菌和不接种根瘤菌做对比。研究结果表明,在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与土壤重金属含量的相关系数高于本研究采用的其它变换形式;土壤中Cd和Cu以光谱反射率连续统去除建立的估算模型最优,As、Cr、Zn、Ni、Hg利用光谱反射率的一阶导数建立的估算模型最优,8种定量估算模型的预测精度均在0.5以上,可用于估算张家港市的农田土壤重金属含量。在水稻叶片光谱与重金属元素和全氮含量建立的4个模型中,全氮含量的实际值和验证值差距较小,验证精度最高,为0.958。Cd估算模型的验证精度仅次于全氮含量估算模型,Cu和Pb估算模型的验证精度在0.6以上。因此,用逐步回归法建立的线性模型基本可以估算研究区域水稻叶片的重金属含量和全氮含量。在白三叶—根瘤菌联合修复土壤重金属试验中,发现接种根瘤菌后,白三叶地上部的富集量和转运系数显著提高,表明接种根瘤菌可以提高白三叶对土壤重金属Cd2+的修复效率。本文分析了光谱与土壤重金属含量、水稻叶片重金属含量及水稻叶片全氮含量的相关性,建立了 8种土壤重金属、3种水稻叶片重金属和全氮含量光谱定量估算模型,且所有模型的验证精度都在0.5以上,实现了研究区重金属含量及水稻营养成分的快速获取。同时,利用白三叶与根瘤菌修复Cd2+污染土壤,研究发现接种根瘤菌可以提高白三叶对Cd2+的修复效率。创新点在于通过分析星载多(高)光谱数据(TM、ETM+)与农田土壤重金属含量之间的关系,建立了土壤重金属含量监测模型,可应用到对农田土壤重金属含量动态的实时、高效监测。并利用白三叶与根瘤菌相结合来修复高Cd2+浓度地区土壤,为土壤重金属生物修复技术提供一定的数据支撑。