土地资源作为资源与生态环境系统中的重要要素和诸多生态环境问题的集中体现者，对它的合理利用是可持续发展最重要的组成部分。随着土地资源管理从数量管理向质量管护和生态管护方向发展，土地动态监测将从单一的土地数量监测向土地质量监测发展。以往的土地质量监测主要依靠传统手段来进行，具有时间长、费用高等缺点，而遥感技术的大面积、快速、低成本的优点正合适于这项工作。高光谱分辨率遥感的出现和发展，为土地质量动态监测提供了一种新的技术手段，使得定量化反演土地质量的相关指标成为可能。 本研究以河北省邢台地区宁晋县滏阳河两岸农田为研究区，以耕层土壤中的N、Fe、Zn、Se四种元素作为主要研究对象，运用偏最小二乘回归法、光谱重采样技术、光谱微分技术等，对采集的51个土壤样品光谱反射率进行各种变换处理以及重采样等技术处理手段，在探索研究土壤多种元素含量与光谱反射率之间的相关性基础上，着重建立了通过光谱反射率定量反演土壤中N、Fe、zn、Se四种典型元素丰度（或者含量）的模型，这四种元素含量与土壤反射光谱的可见光至短波红外谱段（400-2500nm）平均光谱反射率负复相关系数（R<2>）均可达到0.49以上，而与相应TM各波段的平均光谱反射率也都具有较好的负相关关系，与TM7波段的复相关系数（R<2>）最大，相应N元素达到0.55；Fe、Zn元素达到0.58，相应Se元素达到0.55。利用偏最小二乘法（PLS）研究了不同间隔重采样光谱对土壤元素含量预测的影响，确定在用传统方法预测土壤N、Fe、Zn、 Se元素的含量时，光谱分辨率对土壤元素含量的预测有影响。 通过对土壤中的多种元素的含量进行多元统计分析，发现很多元素相互间存在一定的相关性，其（复）相关系数最大可以达到0.9（如Se与Hg元素），这说明，土壤中元素分布在自然界中是相互关联的。在特定的区域，一种元素的含量，在一定程度上也可以反映出另一种元素的含量，因此，由某一种元素的含量可推测另一种元素含量，为定量监测土壤质量提供了一种技术手段和途径。这种技术方法在一定程度上可以大大节省监测费用，缩短监测周期。 用建立的土壤元素含量与TM7波段的相关性模型对经过辐射校正和大气校正处理过的Landsat5的TM遥感影像第7波段进行计算来预测元素的含量及分布，通过对这种预测的元素含量及分布与地面实测元素含量及分布的对比，发现虽然预测值普遍高于实测值，但元素含量分布的高低变化趋势是正确的，总体上取得了较好的预测效果。经过对误差进行讨论，分析了误差产生的原因。 通过本次研究工作，为利用遥感进行大面积的土地质量动态监测提供了一个技术途径和方法，验证的结果为该方法的实际应用提供了有力的证据。