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土壤盐渍化是最为常见的一种土地退化形式，在一定程度上也是一种严重的环境灾害。土壤盐渍化通常出现在气候干旱、土壤蒸发强度大、地下水中含有较多的可溶性盐类的地区。此外，盐渍化问题还与人类活动，特别是农业灌溉密切相关。黄河三角洲丰富的土地资源，使得该区具有广阔的开发前景，但惟有土壤盐渍化严重。该区滨海盐渍土的面积约占土壤总面积的63％，土壤盐渍化不但造成了资源的破坏、农业生产的巨大损失，而且还对生物圈和生态环境构成威胁。土壤盐渍化已成为制约黄河三角洲农业经济发展的主要因素。
土壤盐渍化的研究，能为决策者和农业生产者提供可靠、全面的盐渍土信息。盐渍土的性质、范围、地理分布、盐渍化程度等方面的信息，是制订综合治理措施，合理利用土地，防止其进一步退化的必要前提，也是预报区域土壤盐渍化动态的重要依据。土壤盐渍化的研究，对减轻由于土壤盐渍化给农业生产带来损失，稳定发展农业生产具有重要意义。
常规的土壤盐渍化监测方法耗时、费资，且需要较稠密的采样点，进行大量的观测工作才能满足刻画土壤特性在区域空间上的变化，使得大面积定量监测和评价土壤盐渍化较为困难。因此，需要寻求其它经济、快速、有效的盐渍化制图方法。遥感技术能大面积重复获取同一地区的信息，具有宏观、综合、动态、快速的特点，并在速度、精度和成本花费方面凸显众多优势，已被广泛地用于盐渍土探测和制图。基于多光谱遥感的方法往往只能区分盐土、重度盐渍土和中度盐渍土，而非盐碱地和轻度盐碱地的区分一般需要密集的地面辅助数据来综合分析。高光谱数据能够通过物质的反射或吸收光谱反映出物质的组成成分与结构的差异，然而这些吸收和反射特征在传统的多光谱遥感数据上很难清楚地体现。高光谱遥感传感器获取的图像
具有图谱合一的特征，它能对每个像元提供接近于实验室质量的地物完整连续光谱信息，实现了地物的空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征，使得根据诊断性的光谱吸收特征来识别盐渍土，进行遥感定量半定量分析和研究成为可能。
本论文在研究滨海盐渍土的盐分特征、光谱特征的基础上，探明了识别盐渍土的敏感波段，建立了与土壤盐分含量密切相关的土壤盐分指数模型。并依据光谱特征分析方法和偏最小二乘回归分析方法分别建立了土壤盐分含量与盐渍土反射光谱间的关系模型。将模型用于Hyperion星载高光谱数据进行土壤盐分含量空间分布信息提取研究，并利用实测数据对模型及土壤盐分含量空间分布信息的估算结果进行评价，揭示了Hyperion星载高光谱数据进行土壤盐渍化探测、土壤盐分定量估算的潜力。论文主要研究内容和结论如下：
1)对实地与Hyperion图像数据准同步采集的95个土壤样品的理化特征分析表明，该研究区表层土壤总体含盐量较高，且盐渍化程度差异较大。土壤盐分组成、盐基离子状况特征明显，研究区表层土壤盐分中，阴离子以Cr为主，占阴离子总量的85.28％，阳离子含量以Na+为主，占阳离子总量86.30％。土样5：1水土比浸出液中，Cl-离子、Na+离子含量与土壤盐分的相关性显著。Cl-离子与土壤盐分的相关系数最高为0.99；其次Na+离子与土壤盐分的相关系数为0.96；Cl-和Na+、Mg+间的相关系数分别为0.92、0.91，表明土壤中钠、镁离子与氯离子是主要的结合方式，盐分组成以钠型氯化物及氯化镁为主，主要受海水影响所致。
2)对土壤样品的XRD分析，揭示了本研究区主要粘土矿物成分为高岭石、绿泥石、伊利石和蒙脱石。结合粘土矿物的光谱特征，对实验室测量的95个土壤样品的反射光谱数据进行了细致的分析，明确了盐渍土的反射光谱特征。虽然氯化钠氯化镁不存在光谱吸收特征，但氯化镁为高吸湿性盐，以及它们对粘土矿物晶体结构的扰动，反映出间接的吸收特征。在1144nm、及1416～1447nm 1911～1945 nm附近的吸收峰深度随土壤盐分含量的增加而不同程度地加深，这些吸收峰与含水蒸发盐矿物晶格中水及羟基的有关。而在2203、2345nm附近吸收峰深度则随土壤盐分含量的减小而增加，此吸收峰主要因粘土矿物晶格中羟基团及水、金属离子与羟基键的弯曲振动引起。1447～1850nm及1945～2345nm具有与土壤盐分含量相关性较强的光谱特征，是探测盐渍土的敏感波段。
3)利用连续统去除变换光谱的2052、2203nm两波段建立了表征土壤盐渍度的土壤盐分指数，构建的土壤盐分指数SSI与土壤盐分含量的相关系数高达0.91，建立了以SSI为自变量的土壤盐分含量估算模型，估算精度较高，RMSE为0.986，R2=0.873。说明基于光谱特征，采用连续统去除光谱构建的土壤盐分指数，是一种较为简单高效的估算土壤盐分含量的方法。
4)将偏最小二乘回归分析应用于土壤盐分含量高光谱估算模型的构建建模。偏最小二乘回归所建的模型系数反映了估算土壤盐分含量的重要波段，回归系数绝对值较大的波段有：1487～1527、1971～1991、2032～2092，2163～2355 nm，且在2203nm处达到最大。说明这些波段对土壤盐分含量变化的敏感性较强，可作为估算土壤盐分含量的关键波段。PLSR回归模型能够反映光谱对土壤盐分含量的响应，与盐渍土光谱特征研究结果一致，说明PLSR回归模型具有一定的物理意义。建模(61个建模样本)精度较高，决定系数R2=0.893，RMSEC=0.753，同时，也有较高的检验精度，对30个独立的检验样本的估算总均方根误差RMSEP30=0.574，所有建模和检验(共91个)样本的实测值与估算值的拟合的决定系数R2=0.901，RMSEP91=0.698。分析结果表明，偏最小二乘回归所建的模型估算精度精度较高，模型的物理意义明确。
5)对Hyperion数据去除坏线条、条纹以及无效的水汽吸收波段，采用了FLAASH模型对Hyperion图像数据进行了大气校正。本研究利用NDVI对反射率图像进行植被与非植被的分离，然后进行土壤与水体的分离，最终提取土壤信息。
6)基于PLSR方法所建的模型用于Hyperion图像土壤盐分含量的估算精度最高，通过图像和实地对应的38个检验样本的检验，由Hyperion图像估算的土壤盐分含量值与检验样本实验室实测值的决定系数R2=0.784，RMSE=1.037；基于SSI方法次之，其决定系数R2=0.627，RMSE=1.921，但该方法模型简单。土壤盐分含量的空间分布图表明，土壤盐分含量的在宏观上和微域上的空间分布与本研究区实地调查及前人实地密集采样测量的研究结果一致。