Con el desarrollo de la tecnología de imagen multiespectral, se ha vuelto posible recuperar el contenido de metales pesados en el suelo utilizando imágenes de teledetección multiespectral. Sin embargo, factores como el pH del suelo y la resolución espectral afectan la precisión de la inversión del modelo, lo que lleva a una baja precisión. En este estudio, se recopilaron 242 muestras de suelo de una zona típica del Delta del Río Perla, y se detectó el contenido de Cu en el suelo en el laboratorio. Simultáneamente, se recopilaron datos de imagen de teledetección Sentinel-2, y se establecieron índices espectrales bidimensionales y tridimensionales. Se construyeron árboles de decisión independientes basados en los valores de pH, utilizando el Algoritmo de Proyecciones Sucesivas (SPA) combinado con el algoritmo Boruta para seleccionar las bandas características para el contenido de Cu en el suelo, y esto se combinó con la optimización automática de hiperparámetros de Optuna para establecer un modelo para estimar el contenido de Cu en el suelo. Los resultados de la investigación indicaron que en la combinación de SPA con el algoritmo de selección de características Boruta, los índices espectrales característicos estaban principalmente concentrados en las formas de transformación espectral de TBI2 y TBI4. La modelización de muestra completa carecía de capacidad predictiva, pero después de clasificar las muestras basadas en el valor de pH del suelo, el R de los modelos RF y XGBoost construidos con las muestras con valores de pH entre 5.85 y 7.75 fue de 0.54 y 0.76, respectivamente, con valores de RMSE correspondientes de 22.48 y 16.12 y valores de RPD de 1.51 y 2.11. Este estudio muestra que la inversión del contenido de Cu en el suelo bajo diferentes condiciones de pH presenta diferencias significativas, y determinar el rango de pH óptimo puede mejorar efectivamente la precisión de la inversión. Esta investigación proporciona una referencia para lograr de manera eficiente y precisa la detección remota de la contaminación por metales pesados en el suelo agrícola.