資源の採掘により引き起こされる土壌構造の破壊、養分の流出、重金属汚染などの多重問題は、鉱区の生態系劣化の主要な要因となっており、植生の回復や生態系機能の再構築を著しく制限している。近年、可視光–短波赤外線（VNIR-SWIR）ハイパースペクトルリモートセンシング技術は、非破壊的で高効率かつ広範囲の連続モニタリングが可能という利点から、鉱区の土壌理化特性のモニタリングおよび問題診断において広範な展望を示している。本稿では以下を体系的に論述した：（1）鉱区土壌の形成・進化過程における物理的・化学的特徴とそのスペクトル応答規則；（2）スペクトルモデリングおよび定量推定で用いられる経験モデル、物理モデル、機械学習モデルの基本原理と適用性の整理；（3）実験室スペクトル、ドローンイメージングスペクトル、衛星スペクトル技術を用いた鉱区土壌の有機物、全窒素などの養分特性および重金属元素などの汚染特性のモニタリング応用に関する重点的議論。研究によれば、VNIR-SWIRハイパースペクトル技術と定量推定モデルの組み合わせにより、鉱区土壌の主要な理化特性推定精度の向上に顕著な成果を挙げているが、依然として精度の不安定性、地域適応性の乏しさ、動的モニタリング能力の不足といった課題が存在する。今後は「土壌－スペクトル」応答メカニズムの解明を強化し、多様なソース・プラットフォーム/スケール・時間にわたるデータ融合と動的モデリング体制の構築を推進し、時空間移転能力を備えた汎用的リモートセンシング推定フレームワークを開発することで、鉱区土地の精密な復田および生態系の持続的修復に堅固な技術的支援を提供すべきである。

鉱区土壌;ハイパースペクトルリモートセンシング;土壌栄養;土壌中重金属