土壤化学性质的空间分布是潜在的局地异质性的总和,它们受生物学和地学等过程影响,使得区域化变量在空间分布上存在差异性,因而产生异质的土壤环境(Gallardo,2003),异质的土壤环境又影响着群落的结构和功能组成以及物种竞争和植被动态(王其兵等,1998;何兴东等,2004)。当研究区植被覆盖度大于25%-35%时,土壤化学性质只能通过研究上覆植被光谱信息来间接推断(KaravanovaEIetal,1999)。目前,在植被遥感中,研究较多的是高光谱植被遥感技术,涉及植被类型的识别与分类、植物生化成分的估测、植物生态学评价、植物养分水分和盐分胁迫等(杨可明等,2006)。植被指数是高光谱植被遥感中最为常用的技术之一,是由光谱数据中红光波段和近红外区反射率的线性或非线性组合得到的特征参数,可直接或间接用来估算植被的生物量等参数,定量指示植被的生长状况,反映植被冠层状态的信息(黄春燕等,2006)。目前,人们发展了很多高光谱植被指数,其中常见并有良好指示作用的部分高光谱植被指数已被集成到商业遥感图像处理软件中。本研究利用同步测量的17个翅碱蓬野外光谱数据和其下土壤样品的理化分析数据,选用已被ENVI集成的部分高光谱植被指数进行计算,以黄河三角洲湿地生态系统演替的先锋植物——翅碱蓬(Suaedasalsa)为研究对象,探讨土壤化学性质与翅碱蓬野外光谱之间的关系,结果表明:上覆翅碱蓬高光谱植被指数与土壤有机质、全氮、速效钾之间均无显著相关,高光谱植被指数NDNI可以用来初步反映土壤全磷的含量变化,NDVI705可以用来初步反映土壤pH值的变化,而高光谱植被指数MSI可以很好地反映土壤盐分含量的变化,在此基础上,建立了土壤全盐量与19个高光谱植被指数的偏最小二乘回归模型,为通过高光谱遥感数据获取翅碱蓬生长状况、进而获得其下土壤盐分等性状奠定基础,这也为翅碱蓬覆盖的区域利用遥感技术进行土壤盐渍化监测提供了一种方法。