С помощью регрессионного анализа связи между спектральными свойствами космического снимка Pleiades 1А/1В и архивных снимков LANDSAT TM и электропроводностью орошаемых почв построены регрессионные модели засоленности для отдельных слоев почв под кукурузой. Карты засоления и карта динамики засоленности были построены на полуколичественном уровне с использованием автоматизированной классификации изображения по обучающей выборке методом "максимального подобия" и деления изображения почв по значению индекса засоленности NDSI. С наибольшей точностью выделены сильнозасоленные почвы, в то время как почвы с другими степенями засоления были выделены с меньшей точностью. Проведенный с использованием архивных снимков LANDSAT TM анализ показал, что засоленность почв объекта исследования за период с 1987 по 2010 годы увеличилась за счет значительного уменьшения площади незасоленных почв и увеличения площадей слабо- и среднезасоленных почв, появились также ранее отсутствовавшие контуры сильнозасоленных почв.*