随着人类经济社会的发展,土壤重金属污染这一现象日益严重,土壤重金属污染严重威胁人类的生存环境及人体健康,所以对土壤重金属的检测十分重要。传统检测方法步骤繁琐且时效性差,不利于对土壤重金属进行快速定量检测,X射线荧光光谱法（X-Ray Fluorescence spectroscopy,XRF）以其操作简单、检测速度快、不会造成二次污染等特点,可以实现对土壤重金属的快速在线检测。使用能量色散X射线分析仪对土壤重金属检测的数据进行分析研究,主要研究工作如下:首先,从研究X射线的物理学基础理论出发,分析了X射线光谱强度与土壤重金属含量之间存在的必然联系;介绍了X射线物理学基础、定量定性分析的理论,并设计了不同实验进行检测,实验时通过优化检测条件有效消除了部分外界条件对检测的影响,对得到的数据进行了特征分析,为构建含水率影响下土壤重金属含量反演模型提供理论和数据支持。其次,针对在特征分析中发现的部分重金属之间存在光谱重叠现象,提出了一种基于高斯混合统计模型（GMSM）的混沌粒子群算法（CPSO）优化解析模型。在感兴趣区对光谱重叠峰建立GMSM数学模型,这种模型结合统计思想可以很好解释X射线的物理特性,并通过CPSO对GMSM进行全局寻优,实现对光谱重叠峰解析,最后将解析结果与实际结果进行比较,建立了较为准确的重叠峰解析校正模型。最后,对含水率这一通过实验条件无法消除的因素,提出非负矩阵分解（NMF）模型。将原始能谱矩阵遵循乘性迭代更新法则进行分段式分解,利用峰值信噪比这一标准进行评价,最后进行融合光谱合成。经过NMF处理后的光谱数据集使用偏最小二乘法（PLS）进行回归,再将测试集的净峰面积与含水率输入拟合函数,输出预测重金属含量与实际含量进行对比,结果误差很小,再与其他的含水率校正算法进行对比,其精度更高、效果更好。最后,建立了净峰面积与土壤重金属含量之间的关系,实现含水率影响下土壤重金属含量反演模型的建立。