近年来,人类由于向往更好的生活而从事的各种活动已经影响到了生态环境,尽管农业、制造业、运输业和采矿业的不断进步都提高了人类的生活水平和生活质量,但它们也极大地促进了有毒废物的产生,其中较为严重的一类是土壤中重金属的污染。重金属的物质特性使其在环境中的存在较为持久,且对于生物的发展具有危害性,由此土壤重金属的检测与监测问题显得尤为重要。我国的国土资源较为丰富,导致土壤检测任务需求的样本量较大,且考虑时效性与经济性的前提下,本文选用了X射线荧光（X-Ray Fluorescence,XRF）光谱检测技术来应对此情况。XRF是一种全元素分析技术,具有高通量,操作简单,检测成本低,对样本无损坏等优点,使得XRF适合展开对土壤重金属污染的检测工作。但由于土壤环境较为复杂,多种因素导致的基质效应容易影响XRF的准确性,基于此对影响XRF定量模型的各种因素做出了一定的研究,课题主要的工作如下:首先,针对XRF的两大影响因素:重叠峰与含水率,设计了多浓度梯度多含水率梯度的光谱数据采集实验,并在获取数据后进行了一系列的数据处理工作,充分论证了处理两种影响因素的可行性。其中重叠峰现象的出现是由于元素之间的特征峰位太过紧密且仪器的分辨率不足等因素造成的,考虑到仪器更新换代的速度较慢,以铅与砷的重叠峰为研究对象,提出了一种高斯混合模型耦合改进乌鸦算法模型（Gaussian Mixed Model-Improved Crow Searching Algorithm,GMM-ICSA）用于处理重叠峰的分解。在GMM寻优能力不足的情况下,引入了参数个数较少的CSA算法,并针对CSA的迭代策略简单而容易陷入局部最小值的情况,对CSA做出了改进并提出了ICSA,该模型可以较好的实现重叠峰的分解问题,其重构峰的面积误差只有4.60%。其次,在考虑GMM-ICSA的模型复杂程度下,对GMM-ICSA模型进行了进一步的改进。在具备一些先验知识的条件下（如XRF光谱的拟合峰是类高斯谱峰、具体的元素理论特征峰的位置）,可以考虑去掉GMM算法,以减少多模型调参的复杂度,同时进一步的优化ICSA的更新策略,并在初始化的过程中引入对立学习（Opposite Based Learning,OBL）机制,以此来替换GMM算法。进行多次实验后表明,针对铅与砷的重叠峰问题,改进后的ICSA模型分解重叠峰的效果较为良好,使得重构峰的面积误差下降到了4.50%。最后,利用流形学习与神经网络的一个组合模型来对光谱数据进行特征的提取与挖掘,使得整体模型达到可以识别出含水光谱数据的效果。这样可以减少样品处理的时间,加快整体实验的进度,缩短整体的检测流程来降低土壤环境监测问题的难度。本文在研究中通过对比实验,选用了改进后的局部保留投影算法（Improved Locality Preserving Projections,ILPP）作为定量模型的第一部分,来将光谱数据矩阵下采样至三维,在充分保留信息的情况下缩小了数据的维度,其次结合神经网络中场景分割的思想,将降至三维的光谱数据视作点云数据,并通过改进后的点云网络（Improved Pointnet,IPointnet）来对数据进行分割,IPointnet对原生Pointnet网络进行了适当的模块缩减,并在原网络的特征联结处增加了特征连结模块（Inception）,引入的Inception模块可以将手工提取的特征与改进后的Pointnet网络提取的特征相结合,使得模型可以达到良好的光谱数据识别效果,最终确立的ILPP-IPointnet定量模型对含水的光谱数据有较好的识别能力,其精度可以达到98.26%,为处理含水光谱数据提供了更多的思路。