基于RBF神经网络的农田土壤含盐量预测是一种利用径向基函数（RBF）神经网络模型来分析和预测土壤盐分含量的先进方法。该方法通过采集农田土壤的理化性质和环境因素作为输入变量，利用RBF神经网络强大的非线性映射能力和快速收敛特性，建立土壤含盐量的高精度预测模型。该技术能够有效克服传统土壤盐分检测方法效率低、成本高的问题，为精准农业和盐碱地改良提供科学依据和决策支持，有助于提高农作物产量和土地资源可持续利用。