黄河三角洲是我国典型的滨海盐渍土分布区,土壤盐渍化已经成为制约该地区农业和经济发展的重要因素。遥感技术以其独有的优势为土壤盐渍化的监测提供了简单高效的方法。利用遥感技术对土壤盐渍化进行监测主要是依据盐渍化土壤的光谱特征,而土壤光谱特征受大气、土壤含水量、植被覆盖等影响,需对其进一步研究,以减小其对盐渍化信息提取精度的影响。高光谱数据为研究土壤盐分与光谱特征的定量关系开辟了新的途径。本文以山东省东营市垦利县为研究对象,获取研究区的实测土壤高光谱数据、土壤含盐量数据、阴阳离子含量等多种理化指标数据和遥感影像数据等。对实测盐渍土的理化指标数据进行处理,分析各指标与全盐量的相关性,得到影响土壤盐渍化的主要因素。分析实测土壤高光谱数据,研究盐渍化土壤的光谱曲线特征,并对光谱反射率与盐分数据进行相关性分析,以指导盐渍化研究中敏感波段的选择。对2015年8月16日的Landsat7的ETM影像进行预处理后,提取植被指数、盐分指数及湿度指数,并对三个指数数据进行归一化处理,然后用这三个归一化数据分别构建植被指数-盐分指数、植被指数-湿度指数和盐分指数-湿度指数二维特征空间,并用数学公式得出模型表达式。利用实测含盐量数据对构建的模型进行精度验证,选择最优模型。除特征空间模型外,建立基于多种光谱变换的土壤盐分反演多元线性回归模型对研究区的土壤盐渍化信息进行反演。同时,借助前人已有的BP神经网络模型对研究区同期进行盐渍化信息反演,用这两个模型与特征空间模型进行精度对比,探讨三个模型的可行性及优势。通过不同模型的对比分析,揭示了Landsat星载多光谱数据进行土壤盐渍化探测的可行性。最后利用选取的最优二维特征空间对2006年至2015年的ETM影像进行信息提取,对研究区多年来的盐渍化信息进行分析,总结出黄河三角洲地区多年的盐渍化变化信息。特征空间理论在干旱地区的土壤盐渍化监测中已经得到了验证,但在滨海盐渍区还未得到应用。本文利用多个二维特征空间模型对黄河三角洲地区的盐渍化问题进行了研究,模型所使用的指标简单可行,易于提取。但与其他遥感反演模型相比,特征空间模型的精度还有待提高。特征空间模型在非干旱区的应用仍需要进一步的研究。