近日，西部中心棉花分子遗传改良创新团队创新构建“土壤-环境-棉花”多维耦合监测体系，融合无人机多源遥感、结构方程模型与深度学习算法，系统解析了新疆棉田土壤盐分、环境干旱与棉花生长的时空耦合互作关系，为棉田盐碱动态监测、盐碱地科学治理与精准农艺管理提供技术支撑。相关研究成果以“Multi-dimensional coupling framework for soil salinity assessment: Revealing spatiotemporal interactions among soil, environment, and cotton growth”为题发表在国际农业领域权威期刊《农业系统（Agricultural Systems）》（中科院1区TOP期刊，5年平均影响因子IF=7.0）上。

土壤盐碱化是制约全球棉花生产的重要逆境因素，新疆作为我国棉花主产区，其大面积盐碱耕地容易引发棉花植株一系列生理和生化紊乱，从而影响棉花长势、产量与纤维品质。传统土壤盐分监测依靠人工取样与室内检测，不仅效率低、时效性差，且多采用静态评价方式。此外，目前研究大多聚焦于单一胁迫因子，难以解释土壤盐分、干旱与棉花生长之间的反馈机制，无法满足土壤盐分全生育期动态监测的需求，阻碍了棉田精细化管理。

该研究整合无人机多光谱、热红外遥感数据与田间实地调查、土壤取样检测数据，基于无人机遥感指标构建“土壤-环境-棉花”多维耦合监测体系，实现田间干旱程度、棉花长势的定量化评价。进一步构建结构方程模型量化土壤盐分与各因子间的作用关系。该研究打破了传统静态评估的局限，可多时序追踪棉田土壤盐分时空分布与迁移规律，建立起“土壤-环境-棉花”多维协同监测新模式，为提升棉花产能、推动盐碱地高效利用提供新的范式。

该研究获得了国家重点研发项目、国家盐碱地技术创新中心西北分中心、新疆维吾尔自治区重大科技专项、新疆作物基因编辑与种质创新重点实验室等资助。西部中心许博玮研究实习员、杨佳洁研究实习员、赵如梦研究实习员为论文共同第一作者，西部中心杨作仁研究员、范李强助理研究员为该论文通讯作者。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.agsy.2026.104853.

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