黄河三角洲地区土壤盐渍化现象普遍，而且程度严重，使得该地区多处生态系统遭到严重破坏，农业可持续发展面临重大威胁。因此，定量、准确地监测盐渍土，对其防治、利用和农业可持续发展至关重要。　　为明确黄河口区土壤盐分及其主要离子的特征光谱，建立适用于该区域的土壤盐渍化定量分析模型，提高其定量分析的精度和稳定性，本文以山东省垦利区为研究区，首先野外采集代表性土样96个，同时测定野外原状土光谱，对土样风干后，室内分析盐分及其主要离子（Cl-、Na+、Ca2+）含量，分别室内、外测定土样可见/近红外高光谱数据，并进行预处理；而后分析盐分及其主要离子不同含量的光谱响应，在此基础上，采用相关分析综合确定表征土壤盐分及其主要离子的特征光谱；然后分别采用多元线性回归（multiple linear regression，MLR）、支持向量机（support vector machine，SVM）和随机森林（random forest，RF）方法构建土壤盐分及其主要离子的定量高光谱分析模型；进而提取室内、室外风干土及野外原状土光谱敏感波段，并基于室内敏感波段构建五种光谱指数，即：盐度光谱指数（spectra index，SI）、亮度光谱指数（brightness spectra index，BSI）、比值光谱指数（ratio spectra index，RSI）、差值光谱指数（difference spectra index，DSI）和归一化光谱指数（normalized differential spectra index，NDSI），验证优选最佳盐分光谱指数，利用随机森林方法（RF）构建验证估测模型，最后将此技术路线应用到室外风干土及野外原状土光谱，从而确定最佳估测模型及最优光谱指数。主要结论如下：　　（1）研究区土壤盐分及其主要离子（Cl-、Na+、Ca2+）含量的光谱曲线形状和走势整体一致；土壤盐分及其主要离子（Cl-、Na+、Ca2+）的光谱响应谱区为1320～1495、1790～1920、2120～2290 nm；基于相关分析的土壤盐分及其主要离子的敏感谱区为1490～1520、1890～1930 nm；最后综合光谱响应及相关分析确定土壤盐分及其主要离子的特征波段为1493、1801、1911和2289 nm，显著特征波段为1493和1911 nm。　　（2）模型结果显示基于2个显著特征波段反射率一阶导数的模型精度均与4个特征波段的模型精度相当，表明显著特征光谱作为盐分及其主要离子的特征光谱进行其定量分析的有效性。比较3种建模方法，随机森林（RF）模型的预测效果最好，支持向量机（SVM）模型次之，而多元线性回归（MLR）模型精度最低；对于盐分、Cl-和Na+，3种方法构建的模型均可有效地用于其定量分析，精度较高且稳定，然而Ca2+预测精度还有待提高。　　（3）通过综合比较分析，基于显著特征波段（1493和1911 nm）反射率一阶导数构建的随机森林（RF）模型对盐分、Cl-和Na+均具有较好的估测精度和稳定性，也可用于Ca2+的定量估测。基于光谱响应及相关分析综合确定盐分及其主要离子的显著特征光谱（1493和1911 nm反射率一阶导数），进而采用随机森林方法构建盐分及其主要离子的定量估测模型，适用于黄河口区土壤盐渍化信息的有效提取。　　（4）通过相关性分析选择敏感波段得出，敏感波段主要集中在近红外波段，室内风干土光谱土壤盐分及主要离子的敏感波段分别为1493和1911nm；室外风干土光谱分别为1536和2037nm；野外原状土光谱分别为1726和2032nm。　　（5）从光谱指数选择分析得出，通过五种光谱指数的构建优选，确定基于亮度光谱指数（BSI）或差值光谱指数（DSI）为最优光谱指数，因此可以作为盐分及主要离子估测的最优光谱指数。　　（6）从估测模型构建验证分析得出，基于亮度光谱指数（BSI）或差值光谱指数（DSI）的室内风干土土光谱采用随机森林方法构建的土壤盐分及主要离子估测模型具有较好的估测精度，室外风干土光谱及野外原状土光谱的模型估测精度虽然比室内风干土光谱模型精度要低，但是精度仍可用于盐分估测。因此，应用随机森林方法构建的基于敏感波段的亮度光谱指数（BSI）或差值光谱指数（DSI）模型不仅可以估测室内风干土光谱盐分及主要离子含量，对于室外风干土光谱及野外原状土光谱盐分及主要离子含量估测也同样适用。