为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,将Sentinel-1雷达影像作为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量数据,通过组合两组雷达后向散射系数构建多种指数,并用灰度关联(Gray correlation degree,GCD)排除共线性强的指数,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、分位数回归(Quantile regression,QR)和支持向量机(Support vector machine regression,SVM)3种方法,构建0～10 cm、10 ～20 cm不同深度下的土壤含盐量反演模型.结果 表明,在3种回归方法中,SVM回归模型的精度最高,模型建模集决定系数R2c、验证集决定系数R2p均在0.4以上,建模集均方根误差RMSEc、验证集均方根误差RMSEp均小于0.3％,分位数回归模型次之,偏最小二乘回归模型最差;在各反演深度下,0 ～ 10 cm深度的反演精度均高于10～20 cm深度的反演精度,其中在0～ 10 cm深度下SVM反演模型效果优于其他模型,R2c、R2p分别为0.568和0.686,RMSEc、RMSEp分别为0.201％和0.151％.本研究可为雷达遥感监测裸土期土壤盐渍化提供参考.