AisaIBIS空陸雙基SIF葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像系統(tǒng)
左圖形式、中圖引自ESA Bulletin 116；右圖由易科泰Ecolab實(shí)驗(yàn)室提供
Kautsky 與 Hirsch 于1931年發(fā)表論文“CO2同化新實(shí)驗(yàn)”支撐作用，報(bào)道了用肉眼發(fā)現(xiàn)葉綠素?zé)晒猬F(xiàn)象日漸深入，熒光強(qiáng)度的變化與CO2同化速率呈負(fù)相關(guān)。Ladislav Nedbal教授與Martin Trtilek博士等基于脈沖調(diào)制技術(shù)（PAM同時，Pulse Amplitude Modulated technique）與CCD技術(shù)互動式宣講，于1996年研制成功FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)（Nedbal etc, 2000）高質量，使葉綠素?zé)晒獾靡栽诙S和顯微（細(xì)胞與亞細(xì)胞水平）水平上進(jìn)行成像分析。PAM技術(shù)基于人工激發(fā)光（脈沖調(diào)制測量光更讓我明白了、光化學(xué)光創造、飽和光脈沖）Protocols誘導(dǎo)成像，如何在自然光（太陽光）條件下對葉綠素?zé)晒膺M(jìn)行成像測量求索，從而實(shí)現(xiàn)對植物光合作用成像作圖（mapping），成為科學(xué)家特別是生態(tài)觀測、農(nóng)業(yè)遙感等領(lǐng)域科學(xué)家的夢想重要方式。
AisaIBIS葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像儀由芬蘭Specim公司與德國Juelich研究中心為歐洲太空局（ESA）地球探測項(xiàng)目（SIFLEX）研制的Hyplant傳感器，是一款商業(yè)化高光譜葉綠素?zé)晒獬上駜x系統，采用夫瑯和費(fèi)線深度法非常重要，可以檢測太陽輻射誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿un-induced Fluorescence），用于陸空雙基植物葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像測量分析空間廣闊，可得到NDVI營造一處、EVI、F760（植物葉綠素?zé)晒猓┑葏?shù)知識和技能。
作為一款功能強(qiáng)大的超高光譜分辨率空陸雙基成像系統(tǒng)取得顯著成效，適用于地面及航空遙感SIF葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像測量，AisaIBIS采用“夫瑯和費(fèi)線深度法”實現，該方法在670 - 780nm的特定光譜區(qū)域內(nèi)不容忽視，可對兩條吸氧譜線底部的微弱熒光信號(hào)進(jìn)行檢測和定量組織了。結(jié)合高光通量成像光譜儀和*的sCMOS成像技術(shù)，可在飛行條件下以較高的成像速率和優(yōu)異的光譜采樣間隔(0.11nm)采集高質(zhì)量說服力、低噪聲搶抓機遇、高動(dòng)態(tài)范圍和信噪比的葉綠素?zé)晒飧吖庾V數(shù)據(jù)，可以安裝在易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感研究中心提供的近地面遙感平臺(tái)表示、通量塔或者航空遙感平臺(tái)全面闡釋，得到不同尺度的NDVI、EVI競爭力所在、F760（植物葉綠素?zé)晒猓┑葏?shù)引人註目。適用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)體系流動性、草原探索創新、濕地生態(tài)系統(tǒng)觀測，如光合作用與植被脅迫（如病蟲害實現了超越、干旱等）研究新產品、大田作物表型與種質(zhì)資源檢測、生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力與作物產(chǎn)量評(píng)估等創新能力。
功能特點(diǎn)
?推掃式高光譜成像技術(shù)新品技，采用“夫瑯和費(fèi)線深度法”獲取SIF葉綠素?zé)晒獬上駭?shù)據(jù)，使太陽光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鉁y量提高到高空間分辨率水平
?科研級(jí)超高性能求得平衡，光譜采樣率達(dá)到0.11/0.22nm紮實做，高透光率F/1.7，高信噪比680:1
?陸空雙基至關重要，既可用于航空遙感提供深度撮合服務，也可以安裝于近地面遙感平臺(tái)、通量塔的發生，以獲取不同尺度日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像數(shù)據(jù)
?結(jié)合易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供的便攜式葉片水平葉綠素?zé)晒鉁y量設(shè)備組成部分，可以滿足不同尺度水平的觀測研究
?可配置易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供的全波段高光譜成像技術(shù)、Thermo-RGB紅外熱成像與RGB融合成像分析技術(shù)等
技術(shù)指標(biāo)：
1. SIF葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像傳感器
1.1CMOS科研級(jí)檢測器新的動力，快照模式的過程中，珀?duì)栙N制冷
1.2波段范圍：670-780nm
1.3光譜采樣：0.11/0.22nm
1.4空間分辨率：384/768像素
1.5透光率F/1.7、信噪比680:1廣泛關註、幀頻65fps
1.6視野：32.3度促進進步，0.5m至無窮遠(yuǎn)
1.7積分時(shí)間：在幀像周期內(nèi)可調(diào)
1.8數(shù)據(jù)接口：CameraLink 16-bit
1.9功耗：一般135W，200W
1.10成像系統(tǒng)重量（含DPU）：＜25kg
1.11支持電機(jī)械快門優勢領先，光溫穩(wěn)定功能
2. Thermo-RGB紅外熱成像與RGB真彩成像融合分析技術(shù)迎來新的篇章，可區(qū)分陽光照射葉片或冠層、陰影葉片或冠層以及土壤的溫度和覆蓋度等改善，以精確反映作物/植物氣孔導(dǎo)度動(dòng)態(tài)空白區，使作物冠層溫度測量精準(zhǔn)區(qū)分陽光照射葉片協調機製、陰影葉片及土壤背景，并可進(jìn)行ROI選區(qū)分析形勢、頻率直方圖分析顯示及顏色分析等實踐者，適宜于高空間解析度冠層溫度檢測、物候觀測約定管轄、氣孔導(dǎo)度觀測數據、高通量作物表型分析等
3. AisaFENIX雙鏡頭全波段高光譜成像：包括VNIR（380-970nm）和SWIR（970-2500nm）雙鏡頭高光譜成像，高信噪比（1000:1）發揮、分辨率顯著，空間分辨率可達(dá)1024x像素
AisaFENIX應(yīng)用于土壤重金屬檢測（引自：SeongJoo Kang etc. Evaluating laboratory-based classification potentials of heavy metal contaminated soils using spectro-radiometer and hyperspectral imagery. Spet. Inf. Res. 2019）
4. 遙感平臺(tái)：可選配航空遙感平臺(tái)、通量塔開放以來、或易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供的近地遙感平臺(tái)
5. 光譜成像近地遙感：可選配掃描式或機(jī)器人近地遙感光譜成像性能，包括葉綠素?zé)晒獬上瘢ɑ赑AM技術(shù)）、高光譜成像綜合運用、紅外熱成像等
應(yīng)用案例1：ESA（歐洲）與NASA（美國國家航空）合作開展生態(tài)健康與碳循環(huán)動(dòng)態(tài)研究
ESA與NASA合作供給，采用基于AisaIBIS的HyPlant SIF航空遙感系統(tǒng)、美國NASA研發(fā)的基于LiDAR-高光譜-紅外熱成像航空遙感系統(tǒng)實事求是，同步獲取森林的太陽光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獬上襁M行探討、冠層結(jié)構(gòu)信息、可見光至短波紅外（400-2500nm）光譜反射成像信息服務水平、及冠層溫度信息最新，以觀測研究生態(tài)系統(tǒng)健康與碳循環(huán)動(dòng)態(tài)（Middleton etc. The 2013 FLEX-US airborne campaign at the parker tract loblolly pine plantation in North Carolina, USA. Remote Sensing, 2013）
應(yīng)用案例2：AisaIBIS用于監(jiān)測農(nóng)作物長勢-德國波恩大學(xué)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站
德國Julich研究所、西班牙Valencia大學(xué)處理方法、意大利Milano-Bicocca大學(xué)重要作用、芬蘭Specim公司等科學(xué)家，對基予AisaIBIS的HyPlant航空遙感系統(tǒng)（包括AisaIBIS和AisaFENIX）觀測冠層（Top-of-Canopy, TOC）光譜反射與SIF葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)習慣，進(jìn)行了全面解讀有望，并采用該系統(tǒng)對農(nóng)田作物進(jìn)行了遙感作圖分析（參見下圖），該系統(tǒng)采用AisaIBIS導向作用、AisaFENIX全波段空陸雙基高光譜成像（400-2500nm）等（Basbian Siegmann etc. The high-performance airborne imaging spectrometer HyPlant-from raw images to Top-of-Canopy reflectance and fluorescence products: Introduction of an Automatized Processing China. Remote Sensing, 2019）
應(yīng)用案例3：AisaIBIS用于估算不同時(shí)間作物初級(jí)生產(chǎn)力-德國科隆大學(xué)
德國科隆大學(xué)等科學(xué)家采用HyPlant航空遙感系統(tǒng)（基于AisaIBIS SIF葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像和AisaFENIX高光譜成像技術(shù)），結(jié)合地面光合作用（采用Li6400或LCPro T光合儀）和土壤呼吸測量（采用Li8100或SRS2000土壤呼吸測量系統(tǒng)）應用的選擇，對植被初級(jí)生產(chǎn)力及脅迫進(jìn)行了觀測研究（參見下圖）十大行動，結(jié)果表明，F(xiàn)760對現(xiàn)有GPP評(píng)估方法可以起到很好的改善和補(bǔ)充背景下，SIF紅色葉綠素?zé)晒馀c遠(yuǎn)紅波段葉綠素?zé)晒獗嚷士梢造`敏地反映環(huán)境脅迫（S. Wieneke etc. Airborne based spectroscopy of red and far-red sun-induced chlorophyll fluorescence: Implications for improved estimates of gross primary productivity. Remote Sensing of Environment, 2016）
其它參考文獻(xiàn)：
1)Rascher, U., et al.(2015), Sun-induced fluorescenc – a new probe of photosynthesis: First maps from the imaging spectrometer HyPlant. Global Change Biology.
2)Rossini, M., et al.(2015), Red and far red Sun-induced chlorophyll fluorescence as a measure of plant photosynthesis, Geophys. Res. Lett.
3)Wieneke, S., et al.(2016), Airborne based spectroscopy of red and far-red sun-induced chlorophyll fluorescence: Implications for improved estimates of gross primary productivity. Remote Sensing of Environment.
4)Colombo, R., et al.(2018), Variability of sun-induced chlorophyll fluorescence according to stａnd age-related processes in a managed loblolly pine forest. Global Change Biology.
5)Gerhards, M., et al.(2018), Analysis of airborne optical and thermal imagery for detection of water stress symptoms. Remote Sensing.
6)Max Gerhards, et al.(2018), Analysis of airborne optical and thermal imagery for detection of water stress symptom. Remote Sensing.
7)Bandopadhyay, S., et al. (2018), Examination of Sun-induced Fluorescence (SIF) Signal on Heterogeneous Ecosystem Platforms using ‘HyPlant’. Geophysical Research Abstracts.
8)Giulia Tagliabue, et al. (2019), Exploring the spatial relationship between airborne-derived red and far-red sun-induced fluorescence and process-based GPP estimates in a forest ecosystem. Remote Sensing of Environment.
