土壤为植物生长提供必要的水分和养分,被称为“植物的家”,植物又能为人类提供各种营养物质,满足人类的生存和发展,因此土壤环境和植物生长状况都与人类息息相关。土壤重金属的污染源主要有大气中粉尘、气体沉降、污水浇灌、污泥堆积、化肥农药的使用等。重金属因不易降解、毒性较强,容易积累等特性而备受全人类的关注。其中生物迁移性较强的重金属元素--Cd,因其极易被植物吸收和累积,而受到众多学者的特别研究。本文通过对不同Cd梯度稻田土壤中重金属元素及其生长的水稻进行重金属含量的测定和水稻的光谱监测,利用光谱技术并结合数学统计方法对水稻中的Cd含量、叶片的SPAD值、土壤Cd含量进行定量反演,及时发现并确定土壤、水稻的污染状况,对维护国家的粮食安全具有重要的意义。本文对水稻在可见光——近红外波段的光谱特征进行研究,通过提取水稻的光谱特征参数,建立地面光谱模型,并与遥感影像进行结合,研究土壤的Cd污染状况,从而为大面积遥感监测土壤污染提供思路和方法。主要内容如下:本文的研究对象为江西省贵溪市冶炼厂周边采集的27个土壤样品,且样品中Cu、Pb、Zn、Cd及其有效态的测定,采用电感耦合等离子体质谱法,通过做显著性差异分析,选取了三个Cd梯度的样地作为本文实验样地。于2015年6月和9月分别采集了所选样地中的水稻样品,通过探究水稻重金属含量、叶片SPAD值、土壤重金属含量三者之间的关系,分析水稻光谱曲线随土壤、水稻重金属含量、叶片SPAD值的变化而变化的规律,并找出随土壤、水稻重金属含量变化明显的敏感光谱特征值,建立地面土壤、水稻重金属含量与敏感光谱特征值之间的关系模型,结合高空影像数据,建立起地面光谱特征参数与高空光谱监测数据之间的关系,旨在为实现高空遥感监测土壤污染提供科学依据。实验结果表明:(1)水稻体内的重金属元素主要源于对土壤中重金属元素有效量的吸收;(2)水稻叶片的SPAD值与土壤和水稻植株内重金属元素Cd呈显著的负相关关系,说明水稻叶片的SPAD值对土壤和水稻Cd污染具有指示作用;(3)水稻叶片的SPAD值与蓝谷深度、红边峰值呈显著的正相关关系,建立叶片SPAD值与叶片光谱特征参数中蓝谷深度、红边峰值之间的回归模型,根据回归系数R2来看,拟合系数都较为理想;(4)水稻叶片的光谱特征参数因受到土壤中和水稻Cd元素的胁迫,蓝谷深度、红边峰值变化最显著,与之关系最密切;(5)通过将遥感影像上提取到的水稻的光谱特征参数,表明利用遥感影像中水稻叶片光谱特征参数中的蓝谷深度、红边峰值可以用来监测土壤Cd的污染程度和水稻受Cd的胁迫程度。同时可以通过建立水稻SPAD值、土壤Cd含量、水稻Cd含量与水稻叶片光谱的回归模型来预测水稻和土壤中的Cd含量。