随着世界经济快速地发展,工业化进程也不断加快,我国土壤污染问题面临了前所未有的危机。土壤作为大自然的主体,是与人类生存息息相关的,而目前土壤己受到了各种污染物的污染。土壤污染直接影响农业产品的质量和产量,这会引起农业经济的严重损失。受污染后的植物还会通过生态循环系统不断传播开来,最后直接传播到人畜体内,导致人畜产生各种疾病,对人畜健康造成极大的威胁。因此土壤污染的治理已经受到各方重视。而在对土壤污染进行治理之前,了解土壤中各种元素情况的分布状况是必须的。空间分析所涉及的研究方向有许多,而在这些方向中有一个十分重要的方向——空间插值。目前对土壤中元素含量分布的测量采样还是离散的。只使用这些离散信息来反应某个地区土壤中元素信息是不够完整的,我们还需要知道其它研究所需未知点的数据信息。而空间插值算法正好解决了这一问题。通过空间插值算法,我们可以通过己知离散数据推测出未知点数据信息。目前国内外对空间插值在地理信息系统中的应用都十分重视,各大公司地理信息系统开发软件中都提供了一些基本插值算法的空间分析模块来满足用户最基本的空间插值应用需求。但对许多新型或改进的空间插值算法研究都是基于MatLab软件来实现的,应用MatLab下的工具箱能很快地完成研究工作。为此,应用跨平台技术使MatLab与地理信息系统结合起来将能满足更专业更新的用户需求。不但能使这些插值算法研究结果更好地应用在地理信息系统中,计算结果一目了然地展示在地图上,还能让插值算法研究和地理信息系统开发分离开来,相互独立,大大提高开发效率。本论文使用云南省环境监测站提供的对省内1718个采样点采样得到的采样信息作为数据基础。选择的开发环境为Visual Studio2010,开发语言为C#和MatLab,应用AO组件和嵌入式MatLab技术建立了一个C/S结构的云南省土壤元素含量空间插值分析系统。并使用了径向基函数神经网络插值算法来进行空间分析,与传统空间插值算法分析结果进行对比。本系统实现了对云南省土壤中元素分布趋势的预测,运行结果在对云南省土壤污染防治和治理时有一定指导意义。