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土壤中营养元素含量和重金属含量从不同方面反映了土壤的质量，是土壤质量评价中不可缺少的指标，利用遥感手段实时快速的监测土壤组分元素含量是土壤监测、精准农业等研究发展的需求。本文围绕遥感定量反演土壤组分元素含量这一核心内容，在国内外研究的基础上，从实测光谱、模拟光谱以及遥感影像三个层次讨论了土壤组分元素的光谱定量反演。主要研究工作及结果如下：
1．对土壤实测光谱进行抛物线拟合校正，利用海明窗滤波器对原始光谱曲线进行低通滤波。生成基于原始反射率曲线的多种光谱曲线变换形式：光谱曲线倒数之对数、光谱曲线一阶导数、波段深度等。
2．分析了对土壤光谱曲线有重要影响的几种土壤因素：土壤母质、土壤有机质、土壤湿度、土壤氧化铁含量以及土壤质地，总结了目前对这些影响因素含量的光谱定量提取方法。
3．分别采用多元逐步回归和偏最小回归分析方法建立土壤营养元素和重金属元素的定量估算模型，比较不同的光谱参数以及不同的回归方法对土壤组分元素含量估算的优劣。土壤重金属元素含量的估算精度要明显低于营养元素；10g(1/R)是反演土壤营养元素含量最好的光谱指标；多元逐步回归中，FDR和Depth对于反演土壤重金属元素含量的精度较高，偏最小二乘回归中，R和log(1/R)对反演土壤重金属元素含量较好；对光谱进行倒数之对数计算对于提高模型的精度作用不大，对原始光谱进行很好的预处理，同样可以达到较好的精度。
4．探讨光谱定量估算土壤重金属元素含量的机理。本文研究表明，除了前人指出的氧化铁外，有机质以及粘土矿物也是反射光谱估算土壤重金属元素的内在因素。土壤有机质、粘土矿物和氧化铁是土壤反射光谱的重要影响因素，同时也是土壤重金属元素的吸附剂，有机质、铁锰氧化物和粘土矿物对土壤重金属元素的吸附作用使得估算没有突出光谱特征的重金属含量成为可能。
5．分析了传感器性能因素对定量反演模型精度产生的影响：光谱分辨率和噪声。光谱分辨率对于估算土壤组分元素含量的影响并不大，只要选择合适的光谱波段，多光谱分辨率数据同样可以做到土壤组分元素含量的定量反演。元素对于系统噪声的敏感度较随机噪声更高，系统噪声对土壤组分元素含量反演模型精度具有一定的负面影响。
6．模拟最常见的多光谱传感器TM和ASTER可见—近红外反射光谱，并用于土壤营养元素和重金属元素含量的定量估算。模拟数据的估算精度比实测光谱估算精度低，但只要选择合适的光谱波段多光谱数据同样具有土壤组分元素含量定量反演的能力。
7．首次利用多光谱遥感影像数据实现土壤组分元素含量的遥感填图。利用ETM+影像数据，提取天津平原地区土壤的K元素含量，生成土壤K元素含量的空间分布图。反射率的反演精度是遥感影像反演土壤组分元素含量的重要环节。