城市土壤中的重金属可能对公众健康构成威胁，并可能对城市树木的生存能力产生负面影响。应用于生物指标的植被光谱技术不受艰苦的土壤采样和基于实验室的样品处理的限制，为研究重金属污染的特征带来了新的机会。在这里，我们使用在三个欧洲城市中采样的银毛椴树作为生物指标，首先，研究高浓度的镉和铅对每面积叶片质量（LMA）、总叶绿素含量（Chl）的影响、叶绿素a与b的比例（Chla：Chlb）和最大PSII光化学效率（Fv/Fm）。其次，评估使用叶片反射光谱检测镉和铅污染的可行性。对于后者，我们使用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）来训练基于光谱且用于镉和铅污染分类的模型。结果显示，土壤铅浓度升高导致LMA和Chla：Chlb显着降低，而Chl没有降低。由于镉和铅污染，我们没有观察到Fv/Fm的显着降低。镉和铅浓度升高引起红边（690-740nm）区域的对比光谱变化，这可能与叶色素的比例变化有关。 PLS-DA模型允许对镉和铅污染进行分类，分类准确度分别为86％（Kappa=0.48）和83％（Kappa=0.66）。PLS-DA模型还允许检测土壤镉和铅的集体升高，准确度为66％（Kappa=0.49）。该研究证明了可能能使用反射光谱法对城市土壤中重金属污染进行生物监测。
