农业科研站观测升级：从单点仪器到地面-无人机联合监测网络

农业科研站通常已具备气象、土壤、物候等传感器体系，各类设备分工明确。但植物数据大多停留在形态层面，光合系统以何种效率实际运行，往往缺乏连续的定量记录。日光诱导叶绿素荧光（SIF）监测正是填补这一层的技术入口——它不需要采样、不损伤植物，可以非接触、连续地反映冠层的实时光合状态。爱博能（ABN）围绕这一需求，提供从地面定点到无人机机载的完整SIF监测方案。

地面定点：积累长时序基础数据

在实验小区或田间固定点位连续运行的SIF监测系统，提供的不是某天的截面，而是整个生育期的光合日变化曲线。联合通量塔数据，可在站点尺度估算植被总初级生产力（GPP）。Bai et al.（2021）整合了FLUXNET2015全球212个通量塔站点数据，结合OCO-2卫星SIF产品（GOSIF）训练机器学习模型，最终GPP估算精度R²=0.58，RMSE=2.74 gC·m⁻²，所需输入变量少于传统卫星GPP产品。科研站的连续地面SIF观测记录，可直接转化为碳通量量化依据。

基于GOSIF SIF数据的全球GPP估算流程图

ABN-SIF-1 为单通道在线式系统，光谱范围650~800nm，光谱分辨率≤0.3nm，信噪比≥1000:1。设备置于恒温箱内，配备全自动防雨防尘装置，适合野外长期无人值守运行。

ABN-SIF-2 在ABN-SIF-1基础上增加第二台光谱仪（300~1100nm），可同步获取全波段植被指数，一次部署同时输出SIF与NDVI/EVI等多项指标，减少多传感器集成的复杂度。对需要同时观测光合活性与植被结构的科研站，ABN-SIF-2一次部署覆盖两类数据需求。

ABN-SIF-1单通道台站式日光诱导监测系统

无人机巡航：覆盖地面看不到的空间变异

地面定点的优势在于"深度"——同一位置的高频率、长时序记录；无人机载SIF的优势在于"广度"——同一时段内对多个位置的横向扫查。Xue et al.（2024）在新疆开展了为期20年（2001~2020）的研究，覆盖塔里木盆地、准噶尔盆地、天山北坡等区域，对耕地、森林、草地、灌丛四类植被类型分析了GOSIF对多时间尺度干旱（SPEI指数）的响应。结果显示，2006年和2009年两次严重干旱期间，不同植被类型的SIF下降拐点并不同步，SIF捕捉到了各类型植被的响应时序差异，而单纯依赖NDVI则容易忽略这种过程层面的区分。这一研究说明，空间异质性是真实存在且不可忽视的。

SPEI12、GOSIF、NDVI和EVI的趋势分布（A、D、G、J）及其显著性检验结果（B、E、H、K）；（C、F、I、L）为按“显著降低、不显著降低、无变化、不显著增加、显著增加"五类划分的空间分布。

ABN-SIF-UAV1/UAV2 是针对无人机平台设计的机载版本，对应与地面版相同的单/双通道配置，由无人机直接供电，可在飞行作业中采集冠层SIF信号。两款型号适用于试验站多小区快速普查、大田胁迫空间分布制图、地面站数据的空间外推校验。在科研站场景中，地面仪器捕捉到异常后，无人机可快速定位异常区域的空间范围。

两端配合：数据完整，格式统一

地面在线式设备提供时间维度数据，无人机载设备提供空间维度数据。ABN-SIF系列地面版与UAV版采用同一套光谱仪内核和荧光算法，两端数据格式一致，可直接对比，无需额外转换。

从一台地面仪器起步，先建立时间维度的基础数据，再引入无人机载设备扩展至空间维度——地面观测异常，无人机定位范围，科研站的观测体系从单点升级为"点-面"联合。如需了解ABN-SIF系列的具体配置方案，欢迎联系我们。

案例来源：

1. Bai, Y. et al. (2021). Estimating Global Gross Primary Production from Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence Data and Auxiliary Information Using Machine Learning Methods. Remote Sensing.

2. Xue, C. et al. (2024). Response of solar-induced chlorophyll fluorescence-based spatial and temporal evolution of vegetation in Xinjiang to multiscale drought. Frontiers in Plant Science.