近年来,伴随着沱江流域工农业的快速发展,流域内农耕土壤中重金属元素的污染日趋严重。在研究土壤重金属含量时,通常采用的传统室内理化分析方法需要耗费大量的时间和精力,且有较强的破坏性、瞬时性及滞后性,无法做到快速、动态地反映区域情况。而高光谱定量遥感具有多时相、大面积以及快速直观监测土壤重金属污染的特点,更加地适应大数据时代发展需求。本论文以沱江上游地区德阳市境内的农耕土地为研究区进行土壤样品采集,利用实验室理化分析与室内光谱测量的方法,得到了土壤样品的重金属元素含量和光谱曲线数据。通过分析重金属元素含量特征值、元素间影响关系和光谱曲线理化特性,探寻利用光谱曲线反演重金属元素的可行性。利用光谱变换(微分技术、连续统去除、对数倒数)增强光谱信息,以提取对土壤样品重金属元素含量表征性强的特征波段及波段组合,将其作为三种回归模型(单变量回归、多元线性回归和偏最小二乘回归)中的变量因子,从而建立研究区各重金属元素的定量估算方程。根据建模组和预测组样品的分析结果,对模型精度进行了评价,并通过纵向对比选择了出各重金属元素的最优预测模型。利用反距离权重插值法生成在研究区范围内各重金属元素含量的连续分布情况,对模型预测能力做直观判断。研究结果显示:1、研究区Zn和Cd、Cd和Hg、As和Ni等元素之间的来源、迁移与富集具有一定相关性,其中Cd和Hg元素严重超标,平均含量分别超出背景值的4.89和4.04倍;2、经过一阶微分、连续统去除和倒数对数的变换后,多个波段都能和重金属元素含量呈现极显著相关,将Cd、Cu和Pb元素的两两特征波段经差值和比值运算后,提取到的波段组合拥有更好的稳定性与丰富的响应信息,最大相关系数绝对值分别为0.62、0.49和0.46;3、利用单变量回归方法建立了As元素的最佳预测模型,模型稳定性与预测精度较好,决定系数达到了0.77;利用偏最小二乘回归方法建立了Ni和Cu元素的最佳预测模型,决定系数均为0.40。