激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)具有简便、快速、无须繁琐的样品预处理、能进行多元素的同时测定等优点,已广泛应用于环境检测(土壤、水质、空气等)、生物学分析、食品分析、爆炸物分析、冶金领域分析等领域。面对日益严重的重金属土壤污染问题,研究制定灵敏快捷、高效精准的土壤元素成分光谱检测方法,用以适应大面积土地普查,完成繁重的监测任务,推进数字化农业生产环境评估,提高农作物生产安全水平,是当前重要的研究课题。针对LIBS技术存在的自吸收现象,影响了分析光谱强度和测量精度,造成LIBS技术的分析精度差的问题。本文所提利用光谱自吸收校正模型,提高了LIBS技术对土壤重金属样品的定量分析和分类精度。具体研究工作和主要成果如下:(1)重金属土壤样品定量分析精度的提高方法研究。在对测试平台装置实验参数优化的基础上,研究激光诱导击穿光谱技术中存在的自吸收现象,计算自吸收系数,并通过相关的校正方法对特征谱线进行修正,建立自吸收校正模型,改善激光诱导击穿光谱技术对于土壤重金属元素的测量精度。结果表明,在小波变换光谱预处理的基础上,通过特征光谱谱线自吸收校正后Cr(I)357.86nm、Cr(I)425.44nm、Cr(I)427.49nm和Pb(I)405.78 nm的拟合度值分别为0.993、0.992、0.996和0.995;均方根误差值分别为0.19、0.16、0.28和0.21;检测限值分别为30.64、19.95、31.17和29.33 mg/kg。通过小波变换光谱预处理结合特征光谱谱线自吸收校正混合模型,实现了重金属土壤样品定量分析精度的提高。(2)重金属土壤样品分类精度的提高方法研究。在实验参数优化、自吸收光谱校正的基础上,利用主成分分析法对不同浓度的重金属土壤样品进行分析,通过减小基体差异对土壤重金属定量分析结果进行校正和分类识别。结果表明,利用小波变换结合光谱自吸收校正模型,前三个主成分的贡献率分别为61.32%、25.78%和11.86%,累计贡献率为98.96%。分析谱线Fe(I)396.65 nm和Fe(I)593.47 nm所占的贡献率从6.48%减小到0.65%。本文通过对激光诱导等离子体自吸收效应对土壤元素测量精度的影响进行研究,通过建立光谱自吸收校正模型,实现了重金属土壤样品的定量分析和分类精度的提高,这对于利用LIBS技术检测土壤元素成分,用以适应大面积土地普查,完成繁重的监测任务,推进数字化农业生产环境评估具有重要的意义。