La salinización del suelo cultivado es un factor negativo importante que reduce los rendimientos de los cultivos. Obtener datos precisos y oportunos sobre la salinidad de los horizontes del suelo permite planificar las medidas agrotécnicas para reducir este impacto negativo. En este artículo se describe el método de mapeo de salinidad del suelo de la capa de 0-30 cm en tierras de cultivo irrigadas con la ayuda de datos multiespectrales recibidos de un UAV. La investigación se llevó a cabo en el sur de la región de Almaty en Kazajistán. En mayo de 2022, se tomaron 80 muestras de suelo del estudio de campo, y se realizó un sobrevuelo de dos campos adyacentes. El vuelo se llevó a cabo utilizando un UAV equipado con una cámara multiespectral. Se propone un método de preprocesamiento de datos y se comparan varios algoritmos de aprendizaje automático (XGBoost, LightGBM, bosque aleatorio, máquinas de soporte vectorial, regresión de cresta, red elástica, etc.). Los métodos de aprendizaje automático proporcionaron una reconstrucción de regresión para predecir la conductividad eléctrica de la capa de suelo de 0-30 cm basada en una lista optimizada de índices espectrales. El modelo de regresión XGB mostró los mejores resultados de calidad: el coeficiente de determinación fue de 0.701, el error cuadrático medio fue de 0.508 y el error absoluto medio fue de 0.514. Se realizó una comparación con los resultados obtenidos basados en datos de Landsat 8 utilizando un modelo similar. El mapeo de salinidad del suelo utilizando UAV proporciona una mejor detallación espacial que los datos satelitales y tiene la posibilidad de una selección arbitraria del tiempo de la encuesta, menor dependencia de las condiciones de nubosidad y un grado de precisión de estimaciones comparable.