土壤是人类赖以生存的自然资源,随着现代经济不断发展,人类对土壤的破坏日益严重,土壤重金属污染成为人类关注的重大问题。传统的重金属监测方法虽然准确度高,但是需要对样本进行破坏性采样且花费巨大,遥感技术的迅速发展,为重金属监测提供一种新的手段。本文以研究区耕地土壤的影像多光谱和实测高光谱作为原始数据,分别对土壤光谱进行一阶微分、对数及倒数等变换,并对变换后的光谱值与重金属Pb含量建立预测模型,对比模型精度。对实测光谱以高斯函数模拟光谱响应函数进行重采样,对不同光谱采样间隔下的光谱数据分别建立Pb的预测模型,以模型决定系数、均方根误差和平均相对误差为评价指标对模型精度进行综合评价,得出本研究中Pb含量预测的最佳光谱采样间隔。通过研究得出以下结论:1)基于影像多光谱的预测模型具有粗略预测重金属Pb含量的能力;2)通过相关分析和逐步回归分析得出Pb含量反演的特征波长位置为1262nm,2358nm,842nm;3)对比经倒数、对数和一阶微分等变换后的预测模型精度,一阶微分模型精度最高,表明一阶微分变换是监测重金属Pb含量的有效的光谱变换方式;4)Pb含量的预测模型精度受光谱采样间隔的影响,其精度随光谱采样间隔的增大先升高后降低,当采样间隔为42nm时模型精度最高,相对分析误差为2.15,表明模型具有极好的预测能力。研究结果表明,多光谱遥感影像具有粗略预测耕地土壤重金属Pb含量的能力,能满足大范围粗略估算的要求,通过对实测光谱最佳光谱采样间隔的探讨,可为监测重金属Pb含量的卫星传感器波段设置提供参考,也为其他重金属的监测提供新思路。