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本文以城市交通绿地土壤为研究对象,分析交通绿地土壤磁学参数空间变异及分布特征,以城市交通绿地土壤高光谱数据为支持,分析各磁学参数与土壤高光谱不同变换形式之间的相关性,建立土壤磁学参数的高光谱反演模型并对其进行验证,主要结论如下:（1）交通绿地土壤环境磁学参数统计结果表明,土壤中磁性矿物以亚铁磁性矿物为主,同时含有少量的不完整反铁磁性矿物,交通绿地土壤磁性矿物晶粒以假单畴（PSD）-多畴（MD）为主,超顺磁性颗粒含量较少。低频磁化率(χlf)、频率磁化率(χfd%)、非磁滞剩磁磁化率(χARM)、饱和等温剩磁（SIRM）和硬剩磁（HIRM）属于中等变异,退磁系数S-100mT和S-300mT为弱变异。（2）半方差函数模型拟合结果表明,土壤低频磁化率(χlf)和饱和等温剩磁（SIRM）符合高斯模型,土壤频率磁化率(χfd%)、非磁滞剩磁磁化率(χARM)硬剩磁（HIRM）和S-300mT符合球状模型,土壤S-100mT符合线性模型。土壤低频磁化率(χlf)、非磁滞剩磁磁化率(χARM)、饱和等温剩磁（SIRM）、硬剩磁（HIRM）、S-300mT具有强烈的空间自相关,主要受结构性因素的影响。频率磁化率(χfd%)的空间自相关弱。（3）采用普通克里金最优内插法得到了土壤表层磁学参数含量的空间分布图和误差图。总体而言,频率磁化率(χfd%)呈多岛状分布,S-100mT呈条带状分布,其余土壤磁学参数总体呈条带状、岛状相结合的空间分布特征。交通道路土壤磁学参数(除频率磁化率(χfd%)、S-100mT外)随公路垂向距离的增加呈现先增加后减少的趋势,表现为“低-高-低”的分布模式,这与车辆排放的烟尘颗粒分布和沉降过程有关。（4）交通绿地土壤环境磁学参数光谱反射率曲线大体呈递增趋势,且离散程度较大,在400600nm处形状较陡,斜率较大,这与土壤中所含的铁有关,6001400nm处整体呈整体上升趋势。且通过光谱变换可以有效提高土壤磁学参数与土壤光谱反射率间的相关性,有利于建立构建基于光谱反射率的土壤磁学参数含量的模型。（5）基于交通绿地土壤环境磁学参数数据,采用线性（多元逐步回归、偏最小二乘回归）和非线性（人工神经网络）的方法分别对六个土壤磁学参数建立高光谱反演模型。验证结果表明,BP人工神经网络模型对低频磁化率(χlf)、非磁滞剩磁磁化率(χARM)、硬剩磁（HIRM）以及退磁系数(S-300mT)建模集以及验证集均优于多元逐步回归模型和偏最小二乘回归模型。对饱和等温剩磁（SIRM）进行建模时,多元逐步回归模型建模及预测精度均高于另外两种模型。对退磁系数(S-100mT)进行建模时,偏最小二乘回归模型建模及预测精度均高于另外两种模型。通过六种磁学参数之间的对比可发现,对低频磁化率(χlf)进行建模时,其模型稳定性及精度最好,且最佳模型为BP人工神经网络模型。