Capturar rápidamente la distribución espacial de la salinidad del suelo juega un papel importante en la gestión de suelos salinos. Los estudios existentes se centran principalmente en la distribución macroscópica de los cambios en la salinidad del suelo, careciendo de métodos efectivos para detectar la estructura de áreas microregionales de anomalías de salinidad del suelo. Para superar este problema, este estudio propone una metodología de Extracción de Estructura de Anomalías de Salinidad del Suelo en 3D (3D-SSAS) para descubrir anomalías de salinidad del suelo y avanzar en la revelación de la irregular estructura 3D de las áreas de salinidad anómala del suelo a partir de puntos de muestreo limitados. Primero, interpolamos los puntos de muestreo a vóxeles de suelo utilizando 3D EBK. Se desarrolla un concepto novedoso, el Índice de Anomalía Local (LAI), para identificar las anomalías de salinidad del suelo candidatas con la mayor amplitud de cambio. Al realizar cálculos diferenciales en la secuencia de LAI para determinar el umbral, se seleccionan los candidatos a anomalías. Finalmente, adoptamos 3D DBSCAN para construir candidatos anómalos como una estructura de anomalía de salinidad del suelo en 3D. Los resultados experimentales del conjunto de datos del Delta del Río Amarillo muestran que 3D-SSAS puede identificar efectivamente la estructura 3D de las áreas de anomalía de salinidad, que están altamente correlacionadas con el mecanismo de distribución geográfica de la salinidad del suelo. Este estudio proporciona un método novedoso para la ciencia del suelo, que es propicio para una investigación más profunda sobre el complejo proceso de variación de la distribución espacial de la salinidad del suelo.