粗放、不合理的采矿方式造成了较为严重的水资源与土壤资源的污染。例如酸性矿山废水会导致周围水体的严重酸化;煤矿粉尘会造成周围土壤严重重金属污染,因此对其监测和治理是保护人类生存环境的必要工作。高光谱数据可以获取地物连续的光谱曲线,提高了遥感定量分析的精度,在大范围、快速环境监测具有得天独厚的优势。本研究以德兴铜矿、胜利煤矿为研究区,基于无人机遥感影像和实验室光谱仪分别获取了两个矿区水体和土壤的光谱数据,对原始光谱数据进行去噪及去水汽吸收波段,得到用于分析的水体和土壤光谱。通过分析光谱响应特征筛选特征因子,构建反演模型,最终实现了矿区水体pH值和土壤Zn的定量反演。主要研究内容和结果如下:(1)在两波段比值的基础上提出了多波段比值的反射率变换方法,用于挖掘水体pH值和土壤Zn含量的光谱特征。结果表明光谱反射率进行比值变换后与pH和Zn含量相关性提高,其中本文提出的多波段比值相关性最高。(2)定量分析了水体pH值和土壤Zn元素光谱响应特征,根据相关系数筛选出了3组pH值特征因子和7组Zn含量特征因子用于定量反演。(3)构建了pH值和Zn含量的多元回归、逐步回归和支持向量机回归模型并对模型进行评价。其中多元回归模型精度最低;逐步回归因为可以筛选最优自变量精度,故较多元回归有所提高;支持向量机模型反演效果最好、精度最高,从而被确定为最佳反演模型,验证了非线性模型在高光谱定量反演中具有一定的普适性。