以广东省肇庆市高要区为典型研究区,实地采集53个土壤样品。首先,在野外利用地物光谱仪测量土壤的光谱反射率,然后将土壤样本带回实验室并测定土壤中砷(As)、铜(Cu)元素的含量;其次,对土壤光谱数据进行预处理和数学变换;最后,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属含量的高光谱反演模型。结果表明,土壤As含量的最佳估测模型是基于反射率倒数对数的一阶微分特征波段与土壤As含量实测数据构建的偏最小二乘模型,建模的决定系数R~2为0.75,均方根误差RMSE值为0.9425,验证R~2达到了0.79,RMSE值为0.8318,相对分析误差RPD为2.303,符合RPD>2的要求,模型具备了估算土壤As元素含量的能力。土壤重金属Cu与反射率对数的一阶微分构建的模型拟合效果最好,建模R~2为0.80,RMSE值为2.1360,验证R~2达到了0.79,RPD为2.304,模型具备了估算土壤Cu元素含量的能力。