土壌塩分化は、植物の水分吸収を制限し、作物生産性を低下させるため、エコシステムと農業にとって重要な脅威となっています。この現象により、土壌のスペクトル特性が変化し、塩分と光反射の間に測定可能な関係が生まれます。これを遠隔監視に利用するため、精密な測定が可能な実験室の分光法は限界があり、地域的または世界的なスケールでの応用が難しい一方で、衛星によるハイパースペクトル画像は広範囲を観察できますが、実験室の機器ほど精細な解釈はできません。このギャップを埋めるために、DeepSaltという深層学習に基づくスペクトル転送フレームワークを提案します。このフレームワークは知識蒸留と新しいスペクトル適応ユニットを活用して、実験室ベースの分光法から衛星ベースのハイパースペクトルセンシングへ高解像度のスペクトル洞察を転送します。DeepSaltを用いることで、広範囲の土壌塩分を正確に推定できることが示され、他のドメイン適応を行わない方法と比べて大きな性能向上が達成されています。