Phát hiện và ứng dụng huỳnh quang diệp lục do ánh sáng mặt trời gây ra dựa trên máy quang phổ siêu phân tử đặt trên tàu vũ trụ.

Hình 1. Phân bố SIF ở miền Bắc Nigeria, Châu Phi, tính đến ngày 8 tháng 4 năm 2025.

Hiện nay, hầu hết dữ liệu huỳnh quang diệp lục do ánh sáng mặt trời (SIF) đều ở dạng điểm rời rạc với phạm vi phủ sóng không gian thưa thớt.

Chúng tôi đã sử dụng một thiết bị siêu phổ với độ phân giải quang phổ 0,48 nm để tiến hành chụp ảnh huỳnh quang diệp lục độ phân giải cao, với hy vọng lấp đầy khoảng trống trong nền tảng vệ tinh hiện tại về huỳnh quang diệp lục do ánh sáng mặt trời gây ra với độ phân giải không gian cao hơn.

Bảng 1. Các chỉ số hiệu suất chính của một số cảm biến trên tàu vũ trụ có khả năng phát hiện SIF

*Tham khảo: Zhang, Lifu; Wang, Siheng; Huang, Changping. 2018. Phương pháp đảo ngược viễn cảm vệ tinh đối với huỳnh quang diệp lục do mặt trời gây ra. Tạp chí Viễn cảm, 22(1): 1-12

Nguyên tắc cơ bản về tính toán hệ số an toàn (SIF)

Một phần năng lượng ánh sáng được thực vật hấp thụ không được sử dụng cho quá trình quang hợp mà được phát ra dưới dạng huỳnh quang có bước sóng dài. Huỳnh quang diệp lục nằm trong vùng ánh sáng đỏ và đỏ xa của thực vật (650-800 nm). Là một sản phẩm phụ của quá trình quang hợp, huỳnh quang có liên hệ hữu cơ với cơ chế quang hợp và có thể phản ánh trực tiếp khả năng quang hợp của thực vật.

Huỳnh quang góp phần vào độ phản xạ biểu kiến ​​của tán cây; các đỉnh phản xạ ở 685 và 760 nm có thể được quan sát bằng máy quang phổ có độ phân giải dưới nanomet. Ở 685 nm, huỳnh quang đóng góp 10%–20% vào độ phản xạ biểu kiến, và ở 740 nm, nó đóng góp 2%–6%.

Trong vùng viền đỏ của thảm thực vật (650-800 nm), huỳnh quang góp phần vào độ phản xạ biểu kiến.

Ưu điểm của SIF so với các chỉ số thực vật: Các chỉ số thực vật dựa trên độ phản xạ không thể nhanh chóng phát hiện các dấu hiệu ban đầu của sự phát triển bất thường của thực vật trong giai đoạn đầu của các hiện tượng bất thường về môi trường, dẫn đến độ trễ. Ngược lại, SIF có thể phát hiện các bất thường một cách nhạy bén hơn.

Hình 2. Vị trí các đường ẩn của Fraunhofer và Fehème

Phương pháp lấp đầy vạch tối Fraunhofer: Do sự hấp thụ của khí quyển, quang phổ mặt trời chứa nhiều vạch tối mảnh, được gọi là vạch tối Fraunhofer. Tín hiệu huỳnh quang có thể được đo định lượng ở các bước sóng cụ thể bị suy giảm bởi quang phổ mặt trời.

Bức xạ mặt trời có ba dải hấp thụ chính trong vùng đỏ và cận hồng ngoại: vạch Hα ở 656,3 nm (biểu thị sự hấp thụ hydro trong khí quyển), và các vạch hấp thụ O2 trong khí quyển Trái đất ở 687 nm và 760 nm. Các dải này thường trùng lặp với phổ phát xạ huỳnh quang của chất diệp lục. Công nghệ cảm biến từ xa huỳnh quang so sánh độ sâu của các vạch phổ bức xạ mặt trời với độ sâu của các vạch phổ bức xạ thực vật, đo lượng huỳnh quang phát ra từ kích thích bước sóng ngắn để lấp đầy một "giếng" Fraunhofer đến một mức độ nhất định. "Giếng" Fraunhofer biểu thị một vạch hấp thụ trong một dải bước sóng cụ thể, giống như một "giếng".

Giả sử hệ số phản xạ quang phổ R của tán lá thực vật trong vùng quang phổ tối Fraunhofer và các vùng quang phổ liền kề là bằng nhau, cường độ huỳnh quang f của thực vật trong vùng quang phổ tối Fraunhofer và các vùng quang phổ liền kề được tính bằng công thức sau:

Hình 3. Nguyên lý phát hiện huỳnh quang vạch tối Fraunhofer.

a, b: Cường độ phổ bức xạ mặt trời được đo bằng cách sử dụng tấm tham chiếu trong vùng phổ tối Fraunhofer và các vùng phổ liền kề.

c, d: Cường độ của phổ bức xạ phản xạ từ tán lá cây trong vùng phổ tối Fraunhofer và các vùng phổ liền kề.

λ0: Bước sóng trung tâm của vạch tối Fraunhofer.

Vì R không phụ thuộc vào huỳnh quang, nên huỳnh quang diệp lục có thể được đo đơn giản bằng cách đo độ phản xạ quang phổ, bức xạ mặt trời và độ phản xạ tán lá trong dải vạch tối Fraunhofer.

Các loài thực vật khác nhau và điều kiện của chúng dẫn đến tỷ lệ khác nhau về giá trị cường độ huỳnh quang tương đối ở bước sóng 760nm và 687nm được tính toán bằng FLD, có thể được sử dụng làm cơ sở để đánh giá trạng thái sinh lý của thực vật.

Mẫu dữ liệu

Hình 4. Ví dụ về phổ điểm ảnh của thảm thực vật

Hình 5. Đỉnh hấp thụ O2A

Hình ảnh trên cho thấy phổ thực vật điển hình của vệ tinh 04. Có thể quan sát thấy đỉnh hấp thụ O2B gần 687 nm, đỉnh hấp thụ O2A gần 760 nm và đỉnh hấp thụ H2O gần 720 nm. So với phổ hấp thụ Fraunhofer tiêu chuẩn, vị trí phổ chính xác và ảnh hưởng của sự dịch chuyển phổ là không đáng kể (

Tính toán SIF

Phương pháp nội suy Spline cải tiến để lấp đầy đường tối Fraunhofer (iFLD)

Dựa trên phương pháp lấp đầy vạch tối Fraunhofer (FLD), các cải tiến đã được thực hiện trong việc lựa chọn các dải tham chiếu và các dải liền kề. Tổng cộng 8 dải đã được chọn dựa trên độ rộng đỉnh hấp thụ, và các hàm spline được sử dụng để khớp với phổ nền.

Hình 6. Dải tần số được sử dụng để hiệu chỉnh

Hình 7. Kết quả nội suy và khớp hàm spline (Pixel 1, 2 và 3 lần lượt đại diện cho các pixel cây bụi, đất nông nghiệp và công trình xây dựng).

Như hình trên cho thấy, đường nét đứt biểu thị kết quả khớp dữ liệu bằng cách sử dụng tám dải tần gần đỉnh hấp thụ O2A. Vì các dải tần 211 và 212 nằm ở hai phía của đỉnh hấp thụ O2A, nên giá trị trung bình, 760,43195 nm, được sử dụng làm giá trị bức xạ bị ảnh hưởng bởi SIF, và cũng là bước sóng mục tiêu để khớp hàm spline. Trong hình trên, ở phần dưới của hàm bậc hai, sự khác biệt giữa giá trị phổ ban đầu và giá trị được khớp bằng hàm spline là phần được lấp đầy bởi SIF, tức là cường độ SIF.

Dựa trên điều kiện địa hình thực tế, độ che phủ thực vật của các điểm ảnh cây bụi ở Pixel 1 thấp hơn đáng kể so với đất nông nghiệp, và cường độ quang hợp cũng thấp hơn so với cây trồng trong giai đoạn sinh trưởng mạnh. Do đó, giá trị SIF thấp hơn đáng kể so với đất nông nghiệp ở Pixel 1. Pixel 3, là khu vực đô thị, chỉ cung cấp SIF với một lượng nhỏ cây xanh và cảnh quan, dẫn đến giá trị SIF thấp nhất.

Xác minh kết quả SIF

Hình 8. So sánh kết quả tính toán cho các dải hấp thụ khác nhau.

Hình trên cho thấy kết quả SIF sử dụng các vị trí dải tần khác nhau và so sánh chúng với NDVI từ cùng dữ liệu Sentinel-2. Như hình minh họa, SIF sử dụng dải tần O2A có độ nhiễu thấp nhất và phân bố dữ liệu gần giống với NDVI. Dải tần O2B, do độ sâu hấp thụ nông hơn, cho thấy độ nhiễu đáng kể, nhưng xu hướng phân bố vẫn có thể nhận thấy được. Kết quả được tính toán từ các dải tần không đặc trưng cho SIF hầu như không cung cấp thông tin hữu ích nào. So sánh này chứng minh hiệu quả của phương pháp chúng tôi.

Các trường hợp ứng dụng

Hình 9. Bản đồ phân bố SIF trong khu vực đất nông nghiệp và rừng.

 Hình 10. Bản đồ phân bố chỉ số NDVI của khu vực đất nông nghiệp và rừng. 

Hình 11. Bản đồ phân bố độ phân giải cao của chỉ số NDVI trong khu vực đất nông nghiệp.

Hình 12. So sánh thống kê độ ẩm đất vùng rễ và lượng mưa ở các vùng trồng trọt và rừng.

Giá trị SIF tại các khu vực rừng và đất canh tác nói trên cho thấy sự khác biệt đáng kể và hơi khác so với phân bố NDVI. Tại khu vực canh tác, do độ phân giải gốc của ảnh vệ tinh là 10 mét, sau khi lấy mẫu lại để phù hợp với độ phân giải SIF, sự pha trộn giữa cây trồng và đất ở khu vực đất nông nghiệp phía dưới bên trái đã làm giảm giá trị NDVI tổng thể. Tuy nhiên, hiện tượng SIF cao ở khu vực đất nông nghiệp được quan sát rõ ràng trong kết quả SIF. Khu vực rừng, với địa hình đồi núi và thảm thực vật chủ yếu gồm các cây bụi thấp và một số cây thân gỗ, có độ che phủ thực vật thấp hơn so với khu vực đất nông nghiệp, dẫn đến giá trị SIF thấp hơn đáng kể. Hơn nữa, theo các biểu đồ thống kê ở trên, lượng mưa đã giảm ở cả hai khu vực sau tháng 3, dẫn đến độ ẩm đất giảm đáng kể, với mức giảm lớn hơn ở khu vực rừng so với khu vực canh tác. Vì khu vực canh tác thường có hệ thống tưới tiêu, trong khi khu vực miền núi thường không có, nên có thể suy đoán rằng khu vực rừng đang chịu áp lực hạn hán, dẫn đến sự giảm SIF hơn nữa. Điều này cho thấy rằng, so với NDVI, SIF có thể quan sát các hiện tượng căng thẳng của cây trồng một cách nhạy bén hơn và xác định các khu vực bị căng thẳng, cung cấp một công cụ mạnh mẽ hơn cho việc đánh giá môi trường sinh thái và nông nghiệp chính xác.