Los prados salinos, protegidos dentro de los Parques Nacionales, no pueden ser encuestados directamente, sin embargo, entender su condición del suelo es crucial. Nuestro estudio estima indirectamente parámetros del suelo (Contenido Total de Sal (CTS), Na y pH) relacionados con la salinización/sodificación/alcalinización utilizando índices espectrales y un modelo de elevación derivado de encuestas con UAV, centrándose en los prados salinos de tierras bajas continentales. Se creó un mapa de vegetación utilizando 16 índices espectrales y un Modelo Digital de Elevación calculado a partir de ortofotos RGB utilizando fotogrametría. Las observaciones de campo ayudaron a definir tipos de hábitats basados en el Sistema de Clasificación General de Hábitats Nacionales (Hungría), y se identificaron cuadrantes con cobertura completa de especies de plantas específicas. Se empleó aprendizaje automático en 84 cuadrantes de entrenamiento para desarrollar un algoritmo de predicción de patrones de vegetación. Se identificaron cinco tipos de hábitats salinos, que representan variaciones en las propiedades del suelo y la topografía. Los índices espectrales y topomorfométricos derivados de UAV fueron clave para la predicción espacial de las propiedades del suelo, utilizando métodos de bosque aleatorio y co-kriging. Los datos de CTS, Na y pH sirvieron como indicadores de suelos afectados por sal (SAS), y se generaron mapas temáticos para cada indicador (57 muestras). Superponiéndose al mapa de vegetación, se determinó el rango de probabilidad de los valores estimados de los indicadores de SAS. En consecuencia, se proporciona una estimación basada en modelos de las condiciones de pH, CTS y Na del suelo para tipos de hábitats sin perturbar áreas protegidas.