内蒙古河套灌区作为我国的三大灌区之一,面临着十分严重的土壤盐渍化问题。盐渍化问题会造成土壤退化、作物减产、生态破坏,严重制约了该地区的农业发展。而灌区水盐信息监测是分析和预测土壤水盐运移状况和规律的基础,对合理制定土壤盐渍化改良措施至为重要。高光谱遥感技术可以获取海量的纳米级地物光谱信息,精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征,可依据诊断性的光谱吸收特征来进行定量分析、反演水盐信息。本文以河套灌区沙壕渠灌域为研究靶区,采集不同盐渍化程度的土样,在实验室内分析获取土壤含水率、总盐及八种主要水溶性盐基离子(K⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、Cl^-、SO₄^2-、HCO₃^-、CO₃^2-)含量等参数。结合实测土壤高光谱数据,利用不同的特征光谱筛选方法和数学建模方法,建立基于实测光谱数据的土壤含水率、总盐、八大离子的反演模型,并根据不同的评价指标对模型进行综合评价。本文主要结论如下:（1）在土壤含水率反演中,发现土壤在不同含水率下的光谱反射率曲线波形基本相似。验证了随含水率的增加,反射率先降低后增加的变化特性,并发现反射率在1450nm、1950nm附近为明显的水分吸收谷,在500nm、2200nm附近为较微弱的水分吸收谷。在模型反演中,基于倒数之对数LR指标建立的逐步回归SR模型与岭回归RR模型的决定系数最高,说明LR是反演含水率的最优光谱指标。此外,岭回归法作为一种有偏估计,在特征波段筛选中具有“少而精”的特点,基于LR指标建立的LR-RR模型的拟合优度和预测效果最佳,其R_c²和R_p²最高分别为0.975和0.979,RMSE为0.012,RPD为5.89。结果表明,岭回归法筛选后的波段,共线性已极大减弱,模型具有了较强的稳健性。（2）基于三种不同方法（变量投影重要性VIP分析法、逐步回归SR分析法、灰度关联GC分析法）提取的特征波段,建立不同盐基离子的偏最小二乘回归PLSR模型和支持向量机回归SVR模型。结果发现PLSR模型和SVR模型对于大部分离子的建模预测取得了较好的结果,而对于不同盐基离子的最佳波段筛选法不同,其中VIP法筛选得到的特征波段数量较多（占全波段的34.5%⁴2.5%）,模型精度最高;SR法筛选得到的波段数量最少（占全波段的1.5%⁴%）,模型精度较好;GC法筛选得到的波段数量差异较大（占全波段的7%⁵5%）,但模型精度一般。土壤不同水溶性盐基离子的最佳光谱反演预测结果差异性较大,其中Ca²⁺、Na⁺、Cl^-、Mg²⁺和SO₄^2-离子模型的预测效果最佳,其RPD值分别为3.97、3.15、2.98、2.75和2.75,其余离子的预测效果一般或不能进行反演。（3）比较不同总盐含量条件下的土壤光谱曲线,发现土壤光谱特征在形态上趋于一致。随盐分的增加,土壤光谱反射率并未明显增大。对经过分数阶微分预处理FOD后的光谱数据进行一维相关性分析后发现,FOD可以使土壤盐分信息与光谱反射率相关性的变化趋势更明显,大部分离子的光谱经各阶微分处理后,通过显著性检验波段的数量呈现先增后减的趋势,但波段数量最多时对应的阶数并不统一。不同机器学习模型中,极限学习机ELM模型的反演效果最佳。其中,对总盐、Ca²⁺、Na⁺、Cl^-、Mg²⁺和SO₄^2-离子模型的预测效果最佳,其RPD值分别为2.631、2.328、2.869、3.264、3.054和2.259,其余离子的预测效果一般或不能进行反演。