La salinización del suelo es un problema ambiental global crítico, exacerbado por factores climáticos y antropogénicos, que plantea amenazas significativas a la productividad agrícola y a la estabilidad ecológica en regiones áridas. Por lo tanto, el monitoreo dinámico de la salinización del suelo basado en teledetección es crucial para una evaluación oportuna y estrategias de mitigación efectivas. Este estudio utilizó imágenes de Landsat de 2001 a 2021 para evaluar el potencial de los modelos de máquina de soporte vectorial (SVM) y de árbol de clasificación y regresión (CART) para monitorear la salinización del suelo, permitiendo el mapeo espaciotemporal de la salinidad del suelo en el Oasis de Yutian. Además, se emplearon la matriz de transferencia de uso del suelo y el análisis de superposición espacial para analizar de manera integral las tendencias espaciotemporales de la salinización del suelo. La herramienta del detector geográfico (Geo Detector) se utilizó para explorar los factores que impulsan la evolución espaciotemporal de la salinización. Los resultados indicaron que el modelo CART logró una precisión de clasificación un 5.3% mayor que el SVM, mapeando efectivamente la distribución de la salinización del suelo y mostrando una disminución del 26.76% en las áreas salinizadas de 2001 a 2021. Las mejoras en la salinización secundaria y el aumento de la cobertura vegetal fueron los principales contribuyentes a esta reducción. El análisis del Geo Detector destacó la vegetación (NDVI) como el factor dominante, y su interacción con la humedad del suelo (NDWI) tiene un impacto significativo en la distribución espacial y temporal de la salinidad del suelo. Este estudio proporciona un método robusto para monitorear la salinización del suelo, ofreciendo información crítica para una gestión efectiva de la salinización y prácticas agrícolas sostenibles en regiones áridas.