中国农业科学院棉花研究所棉花分子遗传改良创新团队成功构建了融合多源遥感、统计模型与深度学习的“土壤-环境-棉花”多维耦合监测体系，系统解析了棉田土壤盐分、干旱胁迫与棉花生长的时空互作规律，为西北盐碱棉区精准农业发展、盐碱地科学治理提供了全新技术范式与理论支撑。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。新疆棉田广泛分布于干旱半干旱盐碱区域，土壤盐分动态迁移、田间干旱胁迫与棉花生长相互影响，会引发棉花植株一系列生理和生化紊乱，限制棉花生长，并影响其产量和品质。传统监测依靠人工取样与室内检测，不仅效率低、时效性差，更是缺少对多因子耦合关系的系统解析，难以适配大面积棉田的精准管理需求。针对上述行业痛点，研究团队利用多类型无人机传感器，同步采集棉田多光谱、热红外遥感数据，结合田间实地调查、土壤取样检测数据，构建“土壤-环境-棉花”多维耦合监测体系，实现田间土壤盐分含量、干旱程度、棉花长势的数字化定量评价。此外，研究构建了结构方程模型，明确了各因子间的作用路径，发现土壤盐分是抑制棉花生长的主导因子，而干旱会进一步推动盐分在根区累积，二者形成协同危害效应。研究结果能够快速、准确获取棉田土壤盐分的空间动态分布信息，实现土壤盐分从“点状检测”到“面状动态监测”，为开展分区灌溉、变量施肥、靶向改土等精准农事措施提供了支撑，助力棉花绿色高质量生产。
该研究得到国家重点研发项目、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、国家盐碱地技术创新中心西北分中心等资助。中棉所许博玮研究实习员、杨佳洁研究实习员、赵如梦研究实习员为论文第一作者，中棉所杨作仁研究员和范李强助理研究员为论文通讯作者。
