矿产资源的过度开发加剧了矿区生态环境压力,尾矿作为含潜在重金属的固体废弃物,其堆存对土壤有机质(SOM)的破坏已成为生态修复的关键问题.基于高光谱遥感技术建立尾矿 SOM 监测体系,以河北唐山某矿区为研究对象,通过 ASD地物光谱仪与 GF-5卫星获取植被冠层高光谱数据,采集对应点位尾矿样本进行理化性质分析,结合 Boruta算法筛选敏感波段,构建多元逐步线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)等四类模型并进行精度验证.结果表明,ASD光谱数据采用 XGBoost模型的预测效果最优(R2＝0.92,RMSE＝0.37),适用于精细化监测;GF-5卫星数据以 XGBoost模型表现最佳(R2＝0.73,RMSE＝0.53),可满足大范围快速评估需求.研究证实,通过光谱数学变换与线性、非线性模型协同优化,可实现地面 空天多尺度SOM 监测,较传统检测方法效率显著提升.研究结果可为矿区生态修复提供科学依据,促进矿区环境管理和矿业可持续发展.