稀土主要应用于尖端科技和军工领域,是国家战略性资源。赣州是离子吸附型稀土矿的主要产区,稀土开采长期以来其采用的溶浸工艺,剖开原始地表并将大量浸矿液体注入土壤,造成了矿区地表植被毁损,引发水土流失、土壤酸化、沙化等环境问题,植被自然恢复困难,主要依赖人工复垦。由于稀土开采引起的土壤物理化学性质的改变,导致复垦植被生长困难、生长状况极差,严重制约着复垦矿区的生态环境恢复。由于植被受外界干扰,自身结构发生变化使光谱曲线发生局部变化,能够用来判断植被的生长情况。因此高光谱技术被广泛应用于监测作物胁迫情况下的生长状况,在稀土矿区复垦植被胁迫监测方面展现了较大潜力。本研究通过获取稀土矿区复垦植被与正常植被的光谱数据和叶绿素含量,分析不同环境胁迫下的光谱特征,并利用多种变换方法提取细微差异的光谱特征,与叶绿素进行相关性分析,结合多种线性和非线性数学方法进行复垦植被叶绿素估算模型构建和比较,筛选出适合复垦植被的最佳估算模型。研究结果如下:（1）对不同环境胁迫下的植被进行光谱对照分析发现:在原始光谱上,复垦植被的可见光范围光谱反射率明显高于正常植被,复垦植被在“红谷”位置均出现红移现象。在一阶导数光谱上,不同环境胁迫下的在导数光谱变化上大致相同,只有在520 nm、700 nm波长位置处存在着较大的差异。小波变换中,在d5尺度时,不同环境胁迫下的植被曲线的小波系数值出现相交情况,能明显区分胁迫状态。分数阶微分处理使得复垦植被的反射率大幅度超过正常植被,差异极大,随着分数阶的增加,两者之间的差异逐渐缩小;（2）分析各光谱数据与叶绿素含量的相关性,筛选出针对矿区复垦地中六种植被的敏感光谱信息。除了湿地松之外,其他复垦植被的敏感光谱特征参数在原始及一阶导数光谱、分数阶微分、小波变换均有分布,主要的光谱特征分布在550 nm、690 nm、710 nm附近,属于可见光和近红外范围。不同植被的敏感光谱参数存在异同;（3）分别采用植被指数、PLSR以及随机森林算法构建复垦植被叶绿素含量估算模型。在43种植被指数中筛选相关性最高的五个,分别于每种植被建立单植被指数和多元回归分析估算模型,红叶石楠和山茶的估算精度最高。随机森林估算模型为复垦植被叶绿素三种估算模型中的最佳模型。湿地松的相关性最低,预测精度最差,主要原因可能是叶片形状导致测量数据的误差。