土壤盐渍化是一种常见的土壤退化现象,尤其中国西部干旱、半干旱地区土壤盐渍化情况非常普遍,严重影响了当地生态环境。如何高效检测土壤盐渍化程度,对于干旱地区农业具有十分突出的价值意义。土壤含盐量的检测方法有很多,其中遥感检测方法因测量迅速、携带便利、易于操作等优点,在土壤盐渍化检测领域的研究发展迅速。但是基于遥感信息反演土壤盐渍化方法大多是初步的定性探讨,并且没有考虑到土壤含盐量、含水量之间复杂的耦合关系,所以无法达到预期的检测精度,更没有实现到实际应用之中。本文在分析了土壤光谱信息、介电常数与土壤盐渍化相关性机理的基础上,研究了在信息不完备的条件下,支持向量机模型在土壤盐渍化检测模型反演中的效果。光学遥感检测方法由于成本高、机理研究不充分、受外部因素影响大等问题,无法定量测量土壤盐渍化程度并应用于实际场景。本文设计了一种基于土壤介电特性的土壤水盐含量实时检测系统,探究了土壤水盐含量与极化信号幅值差、相位差的相关关系,并建立检测土壤盐渍化程度、干旱程度的经验公式,以实现定量测量土壤盐渍化程度。本文的研究和取得的结论如下:(1)在光学遥感反演土壤盐渍化实验中,分析了土壤光谱曲线的影响成分以及与土壤水盐相关的敏感波段,针对土壤光谱曲线特征非线性、不规整性等特征,改进了传统的非线性拟合模型BP神经网络,构建了SVM回归方法来验证反演土壤盐渍化算法的适用性。从实验结果来看,SVM模型有着非常严苛的数学理论基础,在小样本实验中效果十分出众,拟合精度能够提升至99.4119%,在进行实验的过程中均方误差等于9.253%,预测结果非常优良。(2)在基于土壤介电特性的土壤水盐含量实时检测系统设计实验中,分别设计了正弦波信号发生模块、探针及信号处理模块和信号放大检测模块,经示波器仿真验证,信号发生模块可以输出激励信号且频率偏移在5%以内,探针及信号处理模块可以正确处理检测信号,信号放大检测模块可以检测极化信号幅值差、相位差。(3)在基于检测参数反演土壤盐渍化程度实验中,分析土壤介电常数与土壤水盐含量相关性可知,极化信号幅值差与土壤盐渍化程度相关性为0.536,与土壤干旱程度相关性为0.68,均达到显著性相关,极化信号相位差α与土壤盐渍化程度相关性为0.147,基本不相关,而与土壤干旱程度相关性为0.976,达到显著性相关。使用多元线性回归方法可以建立土壤干旱程度与幅值差、相位差α的映射方程,精确度为95.8%。通过观察检测数据规律,建立土壤含盐量与幅值差、相位差α的经验方程,在土壤盐渍化程度分级精度要求下,实现了75%预测精度要求,满足了土壤盐渍化程度的测量要求。比较两种土壤盐渍化检测方法,光学遥感方法具有精度高、检测范围广等优点,但运算复杂、适用性不高、受外界因素影响大;介电常数反演方法具有运算简单、不易受干扰、可定量测量等优点,但检测精度不高,只可实现盐渍化分级。在土壤盐渍化检测过程中两种方法可以实现互补,在对土壤盐渍化检测精度要求不高的地区使用介电常数反演方法,进行定级;如果个别地区需要高精度检测,可以专门定制光学遥感检测矩阵模型,实现个别地区的高精度测量。