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目前,土壤资源保护和土地退化治理已成为全球高度关注的重点及热点。作为土地退化的主要形式之一,盐渍化土壤不仅低产低肥、作物存活率低,而且可持续利用性差,其治理利用对区域粮食生产和农业可持续发展具有重要意义,快速、准确掌握盐渍土的水盐分布是其治理、利用的前提。遥感已成为监测土壤盐渍化信息的重要手段,提高盐渍土水盐定量光学遥感分析精度亦是研究热点。本文针对黄河三角洲滨海盐渍土,以山东省垦利区为研究区,首先根据不同的盐渍化程度,分别选择集中连片的轻度、中重度盐渍土为试验区,于2018年4月26日—28日进行野外土样采集,测定轻度（M）、中重度（S）及整体（即全部样本,I）三组样本土壤含水量（soil moisture content,SMC）、土壤含盐量（soil salinity content,SSC）信息,获取试验区无人机近地多光谱图像及研究区Sentinel-2A多光谱影像;然后基于无人机近地图像分析三组样本的土壤水盐光谱特征,构建光谱指数,筛选光谱参量;进而构建土壤水、盐定量反演模型,实现试验区土壤水盐空间分布反演;最后将基于无人机构建的水盐反演模型应用于研究区不同盐渍化程度的卫星影像,实现区域盐渍土水盐的快速、精确反演。具体研究内容和结果如下:（1）探明了不同盐渍度土壤水盐的光谱特征及光谱参量本研究采用相关分析、灰色关联分析分别筛选不同盐渍度土壤水盐的光谱特征及参量,研究表明三组样本的土壤水分敏感波段均为红光和近红波段,光谱指数亦为红光和近红波段的组合;对于土壤盐分光谱分析,相关分析筛选的敏感波段为红光和绿光波段,光谱指数为两者的组合,灰色关联分析筛选了红光和近红波段,光谱指数亦是两者的组合。两种分析方法均表现出不同盐渍度土壤水盐的光谱响应不同,对于土壤水分,轻度盐渍土的光谱响应最强,整体组最弱;对土壤盐分,中重度盐渍土光谱响应最强,整体组最弱。因此,分组样本（M、S）的光谱响应程度优于整体样本。（2）明确了不同盐渍度的试验区土壤水盐反演模型及空间分布基于无人机近地图像,以筛选的光谱参量为自变量,分别利用多元线性回归（multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（partial least square regression,PLSR）、支持向量机（support vector machine,SVM）及BP神经网络（back propagation neural network,BP）方法建立三组样本的SMC、SSC模型。结果表明,三组样本的SMC、SSC最佳模型均为基于灰色关联分析的SVM模型。对于土壤水分,M组模型精度最高,S组次之,I组精度最低。而对于土壤盐分,S组模型精度最高,M组次之,I组精度最低。因此,基于不同盐渍化程度建模可在一定程度上提高土壤水盐反演模型精度。基于最佳模型反演得到的M区土壤水分含量为7.823-62.622%,平均值为33.211%,土壤盐分含量为0.323-21.210 g·kg-1,平均值为6.871 g·kg-1,该区整体水分含量适中、盐分含量较低;S区土壤水分含量为5.551-62.930%,平均值为23.424%,土壤盐分含量为0.136-5.93 g·kg-1,平均值为2.158 g·kg-1,该区整体土壤水分含量较低,盐渍化普遍且含量较高,与实地调查结果一致。（3）确定了研究区盐渍土水盐反演模型及空间分布基于Sentinel-2A卫星影像,根据归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）及其与SSC的关系,大致将研究区划分为轻度、中重度盐渍化区域;并基于无人机近地图像和Sentinel-2A卫星影像对应波段,将基于无人机的分组样本SMC、SSC最佳模型分别代入轻度、中重度盐渍化区域的影像,组合得到研究区SMC反演图1、SSC反演图1,将整体组最佳模型代入研究区影像,得到研究区SMC反演图2、SS C反演图2,并对两组反演图进行对比分析。研究表明,基于分组模型的研究区土壤水分反演R2、RMSE为0.671、14.268,残差绝对值介于0.050-3.199,盐分R2、RMSE为0.692、8.562,残差绝对值介于0.059-4.802;基于整体组模型的的水分反演R2为0.624、14.581,残差绝对值介于0.086-22.094,盐分反演R2、RMSE为0.622、9.013,残差绝对值介于0.059-4.802,基于分组模型反演的土壤水盐残差值均小于整体组模型,残差结果更趋近于0,统计结果也更接近实地土样统计分析结果。因此,基于不同盐渍化程度分组建模可提高区域土壤水盐反演精度。研究区土壤水分空间分布表现为自西南至东北先降低后升高,盐分分布表现为自西南至东北逐渐增加,西南部农业生产区域大多为非盐渍土和轻度盐渍土,水分含量适中;中部大部分土壤为轻度和中度盐渍土,水分含量较低;东部临海区域大都是重度盐渍土和盐土,水分含量最高,与实地调查结果一致。可见,基于无人机光谱构建不同盐渍化程度的土壤水盐模型可实现到卫星影像推广反演,并获得较好的反演结果。