基于无人机(UAV)的测量可以在田间尺度进行日光诱导叶绿素荧光(SIF)研究，且可能将结果从地面提升到机载/卫星水平。本文旨在介绍基于无人机的田间SIF测量系统——FluorSpec，评估该系统在理解不同作物SIF日变化模式方面的潜力。FluorSpec的核心部件是以亚纳米分辨率测量O2吸收带的点光谱仪、在下行辐照度和上行辐照度测量之间切换的分叉光纤以及允许精确大气校正的激光测距仪。

FluorSpec光学器件的示意图和系统照片

(a)辐照度传感器校准和(b)辐照度传感器校准的示意图

首先，本文说明了该方法的处理过程，并测试了基于谱形假设的夫琅和费线荧光测定法(SSA-FLD)提取SIF的能力。然后，为了测试FluorSpec系统测量SIF的可靠性，在马铃薯和甜菜植株生长季节，采用地面装置监测近冠层SIF。结果显示，两种作物表现出明显的SIF模式，与光合有效辐射(PAR)呈正相关。SIF和PAR之间的日变化表明作物可能遭受热胁迫。SIF与光系统II量子产率之间显著相关。最后，通过在无人机上安装FluorSpec，在晴天对相同作物进行SIF测量。结果发现，基于无人机的SIF结果与地面测量值相似，并且在不同作物田间表现出明显的空间变化。

在2018年4月19日在白色(99%)的Spectralon面板上校准了辐照度，辐射度和反射率(a)，在2019年2月27日校准了裸土样品(b)

通过EPAR(SIF标准化)在马铃薯(a)和甜菜(b)上标准化的SIF模式

综上所述，本文证明了FluorSpec系统在地面田间水平上测量植物荧光的能力，另外本文还指出基于无人机FluorSpec系统弥合了不同水平SIF观测之间尺度差距的可能性。

来源：

Wang N, Suomalainen J, Bartholomeus H, et al. Diurnal variation of sun-induced chlorophyll fluorescence of agricultural crops observed from a point-based spectrometer on a UAV. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102276.