一、产品概述
日光诱导叶绿素荧光观测系统是一套基于高精度光谱传感技术与远程数据通信的生态监测平台，主要用于测定自然光照条件下植物叶绿素荧光信号（SIF）及相关光合作用指标。系统采用8通道同步采集，结合云端数据分析，可自动反演NDVI、LAI等多种关键生态指标，实现光合作用效率实时评估与生态过程监测。
二、功能特点
- 多参数同步测量：实时采集SIF、SIFT、SIFY、PSR等参数；
- 高光谱精度：光谱分辨率0.3~0.5nm，采样间隔≤0.15nm；
- 全天候自动监测：支持全自动定时采集、数据存储与云端上传；
- 远程操作与监控：基于网页操作界面，远程配置、手动操作、数据管理；
- 嵌入式数据反演模型：内置PROSPECT+SAIL模型支持多项生态参数实时计算；
- 通信安全可靠：符合国家数据通信规范，不涉及境外服务器传输。
三、监测原理
利用太阳光照条件下植物自然辐射产生的微弱叶绿素荧光，通过分光测量与光谱解算，提取SIF信号，并结合反射光谱信息反演出与光合作用强度密切相关的生态参数，如PSR（光合作用速率）、NDVI、PRI等。系统搭载多个光纤光谱通道，实现多点同步观测，适用于大范围生态监测与实验研究。
四、核心设备参数
1. 日光诱导叶绿素荧光主机参数表
| 项目 | 技术参数描述 |
|---|---|
| 观测通道数 | 8通道同步采集 |
| 光谱范围 | 600nm–820nm |
| 光谱分辨率 | 0.3–0.5nm |
| 采样间隔 | ≤0.15nm |
| 信噪比 | ≥1200 @ 680nm |
| 动态范围 | ≥5000 |
| 杂散光抑制 | ≤0.06%@710nm |
| 积分时间控制 | 自动优化或手动设定 |
| 光谱温控系统 | TEC+风冷双控，0~10°C恒温控制仓 |
| 显示与控制界面 | 网页浏览器访问，远程修改参数、查看数据 |
| 数据通信与存储 | FTP + MySQL，实时上传与本地同步备份 |
| 光纤视场角 | 18°~30° 圆形 |
| 数据采集模式 | 定时自动采集、手动采集、断点续传 |
| 运行模式 | 无人值守、自动运行 |
2. 其他配套系统参数
| 组件类别 | 参数与配置说明 |
|---|---|
| 数采防护机箱 | 不锈钢材质，≥IP65等级，尺寸≥280×190×100mm，具备双导管电缆口 |
| 供电系统 | 太阳能/风能供电，输出功率≥100W，含MPPT充电控制器，支持连续阴雨运行14天 |
| 无线传输模块 | 4G/WIFI/GPS，3年通讯费，远程参数修改，禁止境外通信链路与数据中转 |
| 光纤安装支架 | 每套7支固定支架，便于定点光纤布设 |
| 立杆支架 | 定制型支架，符合野外安装标准，配件齐全 |
五、应用行业
- 生态环境监测：森林、草原、湿地、荒漠生态系统碳循环与能量通量研究；
- 农业科研与精准农业：作物健康、光合作用能力评估；
- 气候变化响应研究：变化生态监测网络（FLUXNET、ICOS）配套设备；
- 遥感验证平台：为空基与星载SIF产品提供地面实测验证数据。
六、安装方式
- 标准固定式：立杆+机箱+光纤支架组合，适合长期定位监测；
- 便携式移动布设：支架可快速拆卸，适合区域性多点快速调查。
七、使用场景
- 国家生态观测站
- 科研院所野外实验基地
- 国家/省级遥感验证场
- 智慧农业示范区
- 碳汇监测平台
八、效果分析
系统长期运行可连续输出叶绿素荧光时间序列，提供光合作用高频动态信息；配合遥感反演结果，可显著提升模型反演精度，支持地表参数的空间延拓与区域估算。
九、国标规范
- GB/T 20342-2006《植被遥感反射率测量方法》
- HJ 1247-2022《生态环境监测技术规范 通用要求》
- GB/T 32847-2016《生态系统定位观测技术规范》
十、参考文献
- Joiner, J. et al. (2011). First observations of global and seasonal terrestrial chlorophyll fluorescence from space.Geophysical Research Letters.
- Zhang Y. et al. (2014). Understanding the seasonality of photosynthetic parameters from remote sensing. Journal of Geophysical Research.
- Meroni M. et al. (2009). Remote sensing of solar-induced chlorophyll fluorescence: Review of methods and applications. Remote Sensing of Environment.
- Liu Y. et al. (2020). High-frequency SIF monitoring with ground-based sensors. Agricultural and Forest Meteorology.
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