土壤盐渍化是限制河套灌区农业生产的重要成因。土壤含盐量信息的准确获取对于土壤盐渍化治理和农业灌溉具有重大价值。卫星遥感能大面积、准确、实时地监测土壤含盐量,采用数据同化手段把卫星遥感数据引入到土壤含盐量运移模型中,能更为准确地监测区域尺度土壤含盐量的时空动态变化。因此,本研究以沙壕渠灌域的不同深度土壤含盐量为研究对象,采用高分一号卫星遥感影像获取光谱反射率并计算光谱指数,采用相关性分析和灰度关联法进行筛选并构建光谱指数组合,建立土壤含盐量反演模型,得到不同深度的多时相土壤含盐量遥感反演值。采用HYDRUS-1D模型开展不同深度土壤水盐运移模拟,并对模拟结果进行率定和验证。运用En KF和UKF同化算法把土壤含盐量遥感反演值引入到HYDRUS-1D模型中,构建不同深度的土壤含盐量数据同化方案并开展敏感性分析,对比分析模型精度并确定最佳数据同化方案监测土壤区域土壤含盐量。本研究得到的主要结论如下:（1）基于高分一号卫星遥感影像,在不同深度上构建了时间序列的土壤含盐量反演模型。基于灰度关联法的反演模型精度比基于相关性分析的反演模型更高。基于灰度关联法筛选光谱指数,采用PLSR、SR、RR等构建反演模型,发现RR模型精度最高,其次是PLSR模型,反演精度最差的是SR模型,并且模型的反演精度随着深度的增加而降低。故采用基于灰度关联法的RR反演模型作为土壤含盐量同化方案的观测算子。（2）构建了基于土壤水盐动态运移模拟的HYDRUS-1D模型。在3个深度上,土壤含水率和土壤含盐量模拟的RMSE均小于0.03,取得了较好的模拟结果,土壤水盐的实测值与模拟值较为接近,而且土壤水盐模拟结果的精度随着深度的增加而降低,在0-20cm深度的模拟效果最好。同时,0-20cm深度的土壤水盐受到灌溉、降雨、蒸发等外界条件作用,波动较大,20-40cm和40-60cm深度的土壤水盐波动相对较小。故采用HYDRUS-1D模型在土壤水盐运移模拟具有较好的可行性。（3）构建了基于不同深度土壤含盐量的En KF和UKF数据同化方案。根据敏感性分析结果,发现En KF数据同化方案的最佳集合数为50,并且其同化精度随着观测误差和模型误差的增大而降低,而UKF数据同化方案的同化精度也随着观测误差和模型误差的增大而降低。在单点尺度上,En KF同化值精度最高,其次是UKF同化值,接下来是反演值,精度最差的是模拟值,并且它们的精度均随着深度的增加而降低。在区域尺度上,En KF同化值和UKF同化值的精度较高,它们的r均在0.8以上,NER均在0.5以上,优于模拟值和反演值,并且En KF同化值精度高于UKF同化值。在3个深度上,同化效果最佳的是0-20cm深度,20-40cm深度次之,40-60cm深度的同化效果最差。故采用En KF数据同化方案用于监测区域尺度的不同深度土壤含盐量,能更为准确地获取区域尺度不同深度土壤含盐量的时空信息。