重金属污染是指由重金属或其化合物造成的环境污染，主要由采矿、废气排放、污水灌溉和重金属制品使用等人为因素引起，导致环境中的重金属含量超过正常范围，环境质量恶化，对人体健康造成危害。
相对于水体和大气的重金属污染，土壤重金属污染更有其隐蔽性和潜伏性，土壤重金属污染对于生物体健康的危害是逐步积累的，往往通过摄入受重金属污染土壤中种植的粮食、蔬果的人或摄入其中种植的牧草的动物的健康状况逐步反映出来。20世纪30年代，痛痛病首先在日本富山县神通川流域发现，因为病人患病后全身非常疼痛，终日喊痛不止，因而取名“痛痛病”。直至70年代才基本证实，由于日本三井金属矿业公司向神通川流域上游排放含镉工业废水，导致土壤环境和区域水体中富集大量的镉，然后又通过食物链，使这些镉进入人体富集下来，当地人因此患病。
随着遥感技术的发展，基于卫星图像的高光谱检测、处理和分析已经应用于表层重金属污染区域土壤的识别和监测，是一种高效、快速、经济的评价手段。为了准确反映表层土壤重金属污染对高光谱变化的影响，其中关键是与地球化学相结合，建立一个基于实验室和野外高光谱地球化学数据库及其拟合模型。具体来说，在前期土地利用历史和重金属背景水平调查的基础上，在数据库架构和模型建立过程中考虑并结合实际参数进行拟合。例如，由于不同类型表层土壤中的单一重金属污染或组合污染、不同重金属污染程度等引起的不同高光谱反射特征。针对于单一的重金属土壤污染，将实验室内获取的高光谱数据与野外获得的现场数据相比，可以得到特定的光谱变化区间，这意味着可以最大程度确定参数的影响并消除误差。在建立拟合模型的过程中，基于数据库的地球化学分析模型应以确定的特定的单一或多种重金属污染的种类和浓度为核心进行拟合。最后，应在不同数量级的区域补充和验证重金属污染拟合模型。
2014年，英国环境署列出了1300多个可能对周边土壤和水体造成重金属污染的历史采矿点。亚伯大学的研究团队将野外和实验室光谱辐射测量与铅、锌、铜和镉的地球化学数据相结合，以量化周边漫滩地区的重金属污染，共采集和分析了85个土壤样品，建立了光谱数据库。考虑到土壤样品中重金属的浓度和光谱特征，采用逐步多元线性回归方法建立了8个重金属分析模型。研究结果表明，将土壤地球化学分析与遥感相结合，对土壤重金属污染区域进行检测是可行的，可以获得针对一个大范围区域的土壤重金属污染的通用映射，可作为详细项目环境现场评价的初始参考值。
然而，作为一种全新的尝试，目前这种方法还不能被广泛使用。首先，由于卫星图像解决方案的限制，一般土壤重金属污染只能在大范围区域检测到，难以细化到具体场地或项目。此外，作为该方法的基础，土壤样本数据库和拟合模型建立十分复杂。最后，该方法仅可以检测到污染区重金属浓度的明显变化，而浓度的微小变化难以反映在遥感图像上。因此，如何赋予其针对不同数量级区域的检测能力，使其成为一种更精确、更灵敏的方法，仍将是未来的研究方向。
