土壤盐渍化对作物生长和生产产生不利影响，尤其是在土壤盐渍化分外严重的沿海地区。因此，对滨海盐渍土盐分含量和分布的快速、准确监测刻不容缓。近年来，无人机（UAV）技术逐渐走入民用领域，成为农业实际研究和应用的热门课题。2019年，我院赵庚星教授课题组在Remote Sensing杂志发表题为“Harmonious Satellite-Unmanned Aerial Vehicle-Ground Measurement Inversion Method for Monitoring Salinity in Coastal Saline Soil”的文章。该文章以黄河三角洲代表区为研究区；地面实测数据， UAV多光谱数据（包括绿光，红光，红边和近红外波段）和Sentinel-2A多光谱数据作为数据源。对滨海盐渍土盐分含量进行了星、机、地一体化反演。

文章首先基于地面实测盐分数据和UAV图像数据，运用相关性分析和多种回归方法构建高精度模型；进而，将UAV模型用于反射率归一化后的卫星影像；最终，对UAV模型的时空普适性进行验证，得到土壤盐分含量反演结果。结果显示：UAV模型精度较高；将UAV模型应用于反射率归一化后的S2A影像，得到了与实际情况一致的结果。此外，反演结果有效的反映了核心试验区和研究区的土壤盐分含量的分布特征。

该研究在“十二五”国家科技支撑计划项目课题、国家自然科学基金和“双一流”奖补资金的资助下，综合了卫星，UAV和地面方法的优势，并提出了不同尺度的滨海盐渍土盐分反演方法，对实时、快速、准确地进行土壤盐分监测具有重要价值。