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土壤与生物的生存发展息息相关,是世界上最重要的资源之一。近年来由于人类活动和自然环境变化的影响,土壤盐渍化态势日趋严峻,土壤盐渍化已经成为土壤退化的主要形式之一。盐渍土是我国最主要的中低产土壤类型之一,其生产力水平受到土壤质量状况的制约。本文研究区黄河三角洲近海面积广阔,随着土壤盐渍化程度日益加剧,盐渍土面积不断扩增,制约了该地区农林牧业的可持续发展。本文研究黄河三角洲地区土壤盐分的定量反演及其空间分布,为该区域土壤盐渍化治理提供决策依据。本文基于野外和实验室测量的高光谱数据、Hyperion图像数据以及实验室理化分析数据,围绕盐渍土光谱特征分析、基于偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤盐分反演模型和混合像元分解展开研究,最终实现了研究区(包含植被覆盖区)的土壤盐分反演制图。本文的主要工作与结论如下：(1)对盐渍土光谱特征进行分析。在光谱特征分析过程中着重探讨野外光谱与实验室光谱的差异,提出了在本研究环境下野外光谱与实验室光谱在光谱反射率、连续统去除变换以及这两种光谱与土壤盐分含量之间的相关关系的差异性,并以光板地为例讨论了造成上述差异的原因。(2)基于PLSR建立土壤盐分反演模型。利用PLSR方法分别建立了基于63个波段的实验室光谱盐分反演模型(均方根误差RMS=0.627g/kg,决定系数R2=0.890)、基于143个波段的野外光谱盐分反演模型(均方根误差RMS=0.783 g/kg,决定系数R2=0.766)和88个波段的野外光谱盐分反演模型(均方根误差RMS=0.824g/kg,决定系数R2=0.741),分别命名为模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ,各模型均有较好的预测精度。(3)基于图像端元和野外端元进行混合像元分解。通过端元光谱选择、线性混合像元分解和波段运算,去除其他地物光谱特别是植被光谱对土壤光谱的影响,获得基于图像端元和野外端元的残余土壤光谱图像,分别命名为IR和FR。(4)研究区土壤盐分反演制图。将PLSR盐分反演模型应用到残余土壤光谱图像中,实现了研究区域(包含植被覆盖区)的土壤盐分反演。通过对反演结果的分析和精度评定,结果表明FR-MODELⅡ和FR-MODELⅢ具有较好的反演精度,FR-MODEL Ⅱ实测值与反演值拟合的均方根误差RMS为0.930 g/kg,决定系数R2为0.700,FR-MODELⅢ实测值与反演值拟合的均方根误差RMS为1.244 g/kg,决定系数R2为0.594。(5)进一步优化模型以提高土壤盐分反演精度。将优化模型Ⅳ应用到基于野外端元的残余土壤光谱图,FR-MODELⅣ反演精度较之前有所提高,实测值与反演值的均方根误差RMS为0.823 g/kg,拟合决定系数R2为0.736,反演精度较好,制图结果令人满意。本研究所采用的技术方法,为植被覆盖区域的土壤盐分反演提供了一种新的方法。