本文以长三角典型工业强县——浙江省富阳区为例，综合采用近地传感技术、遥感技术、地统计和机器学习等方法，开展了农用地表层土壤（0-20cm）重金属镉（Cd）、铅（Pb）、铬（Cr）、汞（Hg）、砷（As）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）含量估测研究，提出了基于多传感融合的土壤重金属含量快速估测方法；开展了基于星地协同数据和机器学习的土壤重金属空间预测研究，提高了土壤重金属空间分布制图精度；开展了综合多种算法的源解析研究，拓宽了土壤重金属污染源空间解析思路。在此基础上，进一步对研究区开展了基于人工神经网络模型的土壤重金属污染风险区划研究，提出了农用地土壤重金属污染风险分区分类管控策略。