1.草原盐渍化的遥感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取盐渍化预设数据并进行预处理，得到预处理数据；
利用所述预处理数据的光谱特征计算，获得特征输入量，根据所述特征输入量、采用阈值算法进行初步识别，得到初步样本集，然后利用所述初步样本集训练盐渍化识别分类器；
通过训练所述盐渍化识别分类器生成识别模型，通过所述识别模型计算待测遥感数据，生成盐渍化目标识别区；
根据样点测试，进行结果修正，得到盐渍化区域。
2.根据权利要求1所述的草原盐渍化的遥感识别方法，其特征在于，获取所述盐渍化预设数据并进行预处理之前，还包括：
数据筛选，根据草的生长特点，结合空间分辨率需求、云量需要选取合适的影像数据和气象数据，进行不同地表类型的明显区分。
3.根据权利要求2所述的草原盐渍化的遥感识别方法，其特征在于，所述光谱特征计算包括：归一化植被指数训练、盖度指数训练和盐分指数训练。
4.根据权利要求3所述的草原盐渍化的遥感识别方法，其特征在于，训练所述盐渍化识别分类器采用adaboost方法进行。
5.根据权利要求1所述的草原盐渍化的遥感识别方法，其特征在于，还包括对所述光谱特征进行预处理，以消除光谱噪声。
6.草原盐渍化的遥感识别装置，其特征在于，包括；
数据获取模块，用于获取待识别区域的光谱特征；
数据提取模块，用于提取预处理数据的光谱特征，作为特征输入量；
数据鉴定模块，用于根据特征输入量、采用阈值算法进行初步识别，得到初步样本集，然后利用所述初步样本集训练盐渍化识别分类器；通过训练所述盐渍化识别分类器生成识别模型，通过所述识别模型计算待测遥感数据，生成盐渍化目标识别区。
7.根据权利要求6所述的草原盐渍化的遥感识别装置，其特征在于，所述草原盐渍化的识别装置，还包括：
预处理模块，用于对光谱特征进行预处理，以消除光谱噪声。
8.根据权利要求6所述的草原盐渍化的遥感识别装置，其特征在于，所述数据获取模块还用于利用所述预处理数据的光谱特征计算，获得特征输入量。
9.根据权利要求6所述的草原盐渍化的遥感识别装置，其特征在于，所述数据鉴定模块还用于根据样点数据进行结果修正。
10.计算机可读储存介质，其特征在于，所述计算机可读储存介质储存有处理器可执行的程序代码与计算机内，所述计算机可读储存介质包括多条指令，所述多条指令被配置成使所述处理器执行权利要求1-5任一项所述的草原盐渍化的遥感识别方法。