日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统

产品简介
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统，是一款专为植物光合作用与生态研究设计的高性能观测设备。日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统通过精确监测太阳下行辐照度与植被上行辐射量，捕捉植物在日光诱导下的叶绿素荧光动态变化，为光合作用效率、植被健康状况及生态系统碳循环研究提供关键数据支持。
 
产品特点
自动连续测量植被冠层下行辐照度和上行辐亮度，以确保数据全面性；
自动快速优化积分时间，提升观测数据信噪比，保证测量精度；
数据实时监测、自动存储与远程传输，操作简单便捷；
软件支持用户自定义实验方案，灵活调整参数，满足多样化研究需求；
 
应用领域
农作物生产力评估
水分胁迫分析
干旱监测
病虫害预警
全球气候变化研究
 

型号	日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统
AD采样	18 bit
CCD读出噪声	≦10
动态范围	38000:1
信噪比	1000:1
积分时间	10 ms-30 min
杂散光	≤0.1%
重量	~17kg
尺寸	265×320×225 mm
工作温度	0~50℃
工作湿度	20~80%

可选配光谱仪
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统可在400~1000nm之间进行光谱仪的选配，根据客户需求，我们提供不同的光栅狭缝以对光谱仪进行指定的配置。
 
SIF在植被测量中的参数
 
日光诱导叶绿素荧光（SIF）作为一种新兴的遥感手段，能够提供传统植被指数无法获
取的生理信息。
 
在植被测量过程中，SIF的峰值可以反映植被在685nm和760nm附近的特定波荧光发射强度，用于测算光合作用速度。SIF产率数值代表单位光合有效辐射（PAR）激发的SIF量，也同样用于反应植物的光合作用效率。
 
不同波段下的SIF比值可以指示植被的生理状态和胁迫程度，而通过SIF全谱信息，可以分析SIF在整个光谱范围内的变化，以更全面的了解植物的生理和功能状态。
 
SIF在植被测量中的应用领域
 
SIF对诸如干旱、高温、缺乏养分、病虫害等环境胁迫因素非常敏感，这让SIF测量系统可以在植被出现相关症状之前提前预警相关胁迫的发生。
 
由于SIF测量系统可测参数与植物光合作用实际速率具有强关联性，因此常被用于作为探测相关指标的首选仪器。SIF同样也可以反映植物的光能利用效率、光保护机制等生理特性，有助于评估植被的功能性状。
 
除此之外，通过SIF测量系统监测，在农业方面可以实现对作物进行精细化管理，实时监测生长状态，并对浇灌施肥流程进行优化，提高农业生产效率。
 
SIF也在估算植被生产力方面拥有前景，对生态环境碳循环过程的探索提供助力，也能够反应植物对气候变化的响应, 为气候变化研究提供新的视角。
 
 
SIF在农业运用中的案例
上文提到，日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统可以为精准农业提供科学依据。通过实时监控作物的生长、健康、病虫害以及营养状态，农户可以精准制定作物管理计划，减少化肥、农药和水资源的浪费，提高农业的整体效率。
 
下图展示了SIF在农业运用中的数据案例。

稳态光谱下叶片吸收光能的分布图


太阳辐射光谱


草地反射光谱

通过日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统，可以定期监测作物的叶绿素含量、氮素吸收、水分状态等生理特性。可以准确捕捉作物在不同生长期的健康变化，帮助农户及时发现作物的生长异常，如水分缺失或营养不良。
 
SIF监测系统可以实时生成植被指数（如NDVI、PRI），这些指数对于评估作物光合作用效率
和健康状态至关重要。通过定期监测，农户可以提前采取措施优化作物的生长条件。

不同生长期农作物CGMI-NDVI 植被指数热力图[1]
 
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统能够检测病虫害对作物光谱反射率的影响，尤其是在病虫害早期。当作物出现病害或虫害侵袭时，光谱中的特定波段（如680nm附近的红光和近红外波段）会出现显著变化。利用这些光谱特征，仪器可以在病害扩散前发出预警，帮助农户进行早期干预。
不同状态叶片[2]
 
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统可广泛应用于各类生态系统的健康评估与环境变化监测。无论是森林、湿地、草地还是城市植被，通过监测SIF变化，均可评估其健康状况、生产力、生态功能以及退化程度。例如，在森林样地中，长期监测树木冠层荧光可分析其对气候变化的响应；在湿地，监测SIF可评估湿地生态系统的健康状况和恢复效果；在草原，监测SIF可评估草地退化风险并指导合理放牧；在城市，监测行道树和绿化带的荧光可评估城市植被的健康状况和生态效益。此外，结合卫星遥感SIF数据，还能进行全球尺度的植被生产力变化及其对气候变化响应的研究。

盐胁迫下SIF 产率谱图
 
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统能够综合分析作物的叶面积指数（LAI）、归一化植被指数（NDVI）等指标，准确预测作物的产量。高光谱数据的高分辨率使得仪器在捕捉作物生理特性时更加精确，能够区分不同作物类型的产量潜力。利用多时序数据，系统可以建立动态生长模型，通过长期监测作物生长变化来预测最终收成，并优化农田管理决策。
 
日光诱导叶绿素荧光（SIF）测量系统为植物生理学、生态学和遥感科学等领域的研究提供了强大的工具。在植物生理学研究中，可在实验室或田间条件下，研究不同环境因子（如光照、温度、CO2浓度等）对植物SIF的影响，从而揭示光合作用的内在机理。在生态学研究中，可通过分析不同生态系统（如森林、草原、湿地等）的SIF特征，探索SIF与生态系统功能之间的关系。在遥感科学研究中，可利用SIF数据开发新的遥感算法和模型，提高SIF在植被参数反演和生产力估算中的精度，推动遥感技术的发展。
 
参考
[1]董莹莹.农作物群体长势遥感监测及长势参量空间尺度问题研究[D].浙江大学,2013.
[2]隋媛媛.基于叶绿素荧光光谱分析的温室黄瓜病虫害预警方法[D].吉林大学,2012.