Mikroplastik (1–1000 µm) kommt praktisch überall in der Umwelt vor, aber immer noch ist die Iden-tifizierung und Quantifizierung eine anspruchsvolle und zeitintensive Aufgabe. Erste analytisch Metho¬den beginnen sich zu etablieren, jedoch sind die benötigten Instrumente komplex und der Probendurchsatz für Routineuntersuchungen in den meisten Fällen noch zu gering. Diese Arbeit widmet sich zunächst dem Potenzial der Nahinfrarot (NIR)-Spektroskopie diese Lücke zu schließen. Exemplarisch wird ein günstiges Verfahren mit großem Probendurchsatz zur Bestimmung von Mikro¬plastik-Gesamtgehalten der verbreiteten Verpackungskunststoffe Polyethylen (PE), Polystyrol (PS) und Polypropylen (PP) in Böden und Kompost entwickelt. Neben der Untersuchung von Mikroplastik-Gesamtgehalten einer Probe ist auch die Charakterisierung individueller Partikel von großer Bedeutung. Die bildgebende Fourier-Transform-Infrarot (FTIR)-Mikrospektroskopie ist hierfür sehr gut geeignet. Allerdings ist es eine Herausforderung Mikroplastik in den aus mehreren Million Spektren bestehenden hyperspektralen Bildern zu identifizieren. Eine schnelle und zuverlässige Mikroplastikerkennung wird hier durch eine explorative Analyse und automatisierte Klassifizierung der Spektren erreicht. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit, dass die optische Spektroskopie im mittleren und nahen Infrarot über ihre bisherige Anwendung hinaus ein großes Potenzial besitzen, die Mikroplastik-Analytik kostengünstiger, einfacher und schneller zu gestalten. / Microplastics (1-1000 µm) are ubiquitous in the environment, but their identification and quantification is still a challenging and time-consuming task. The first established methods require complex instruments and the sample throughput is still too low for routine analysis in most cases. This work first addresses the potential of near-infrared (NIR) spectroscopy to fill this gap. A low-cost method with large sample throughput is developed for the determination of total microplastic contents of the common packaging plastics polyethylene (PE), polystyrene (PS) and polypropylene (PP) in soils and compost. In addition to the investigation of total microplastic levels in a sample, the characterization of individual particles is also of great importance. Fourier transform infrared (FTIR) imaging microspectroscopy is well suited for this purpose. However, it is challenging to identify microplastics in hyperspectral images consisting of several million spectra. Fast and reliable microplastic detection is achieved by exploratory analysis and automated classification of the spectra. In summary, this work shows that mid- and near-infrared optical spectroscopy have great potential beyond their current application to make microplastics analysis cheaper, easier, and faster.