14 - 光合作用与 SIF 模拟¶

动态 PhotosynthesisProcess 与 EnergyBalanceProcess 是同一联合原生状态的两个产品视图。scene_elements 对齐 Mesh primitive、Turbid component 与地形， summary 给出温度、能量和生理三项收敛残差及真实 executor。

本章介绍动态叶温、Farquhar 光合作用和日光诱导叶绿素荧光（SIF）的统一流程。同一场景可以包含 Mesh、TurbidBoundary，或两者的混合。

需要哪些属性¶

参与动态光合和动态 SIF 的叶片 component 需要：

属性域	常用属性	用途
optical	`Fluspect`	叶片反射、透射、吸收和荧光光谱
thermal	`ThermalProperty`	初始温度与长波发射率
biophysical	`BiophysicalProperty`	叶宽、气孔面、热量与水汽交换
physiological	`Farquhar`	`An`、`gs` 和动态 `Phi_f`

plant.set_property(
    "leaves",
    less.Fluspect(
        N=1.5, cab=45, car=10, cw=0.012, cm=0.006,
        fqe=0.012,
    ),
)
plant.set_property(
    "leaves",
    less.ThermalProperty(
        temperature="air",
        emissivity=0.98,
    ),
)
plant.set_property(
    "leaves",
    less.BiophysicalProperty(
        leaf_width=0.05,
        stomata_side="bottom",
    ),
)
plant.set_property(
    "leaves",
    less.Farquhar(
        Vcmax25=60.0,
        Jmax25=120.0,
    ),
)

Fluspect.fqe 用于静态 SIF。动态 SIF 的 Phi_f 由光合状态计算。

阳叶和阴叶¶

直射光在冠层中不是均匀的。LESS 记录：

sunlit_fraction：直接见到太阳的叶面积比例；
APAR_sunlit：条件阳叶 APAR；
APAR_shaded：条件阴叶 APAR；
T_sunlit、T_shaded：条件阳叶和阴叶温度；
An_sunlit、An_shaded：对应的净光合速率。

天空光和多次散射同时进入阳叶和阴叶。只有条件阳叶包含无遮挡直射项。最终 component 或面片结果按阳叶比例加权：

\[ \overline{An} = p_\mathrm{sunlit} An_\mathrm{sunlit} + (1-p_\mathrm{sunlit}) An_\mathrm{shaded} \]

光合是非线性过程，因此先分别求解阳叶和阴叶，再平均；不能先平均 APAR，再只运行一次 Farquhar。

结果空间层次¶

print(photo.spatial_mode)

纯 Mesh 场景返回 "primitive"，每个三角面片一个结果；
含 TurbidBoundary 的场景返回 "component"；
统计介质中的临时叶面积样本只用于数值积分，不会成为永久体素或场景几何；
如果需要更细的统计介质输出，可把树冠划分为多个 component。

静态 SIF：不需要光合和温度¶

如果只希望使用给定的 Fluspect.fqe 模拟荧光，可以直接计算静态 SIF：

source = scene.simulate(
    less.SIFProcess(
        mode="static",
        quality="high",
    )
)

image = scene.simulate(
    less.SIFImager(
        less.Orthographic(image_size=512),
        bands=[687.0, 740.0, 760.0],
        quality=256,
        sif_result=source,
    )
)

静态 SIF 不运行 Farquhar，不需要 PhotosynthesisProcess，也不需要温度属性。它仍然需要 Fluspect，因为反射、透射、吸收、荧光激发和发射光谱来自该属性。

采样质量¶

动态生理过程可使用质量预设：

state = scene.solve(
    microclimate=microclimate,
    modules=["energy_balance", "photosynthesis", "sif"],
    photosynthesis_kwargs={"quality": "high"},
    sif_kwargs={"quality": "high"},
    seed=42,
)

可选值为 "preview"、"standard" 和 "high"。正式研究还应改变采样数，检查 APAR、叶温、An、gs 和 Phi_f 是否稳定。固定 seed 可复现实验。

三后端一致性¶

以下后端使用同一套公开 API：

scene = less.Scene(backend="optix")
scene = less.Scene(backend="vulkan")
scene = less.Scene(backend="embree")

OptiX 适合 NVIDIA GPU；Vulkan 可使用支持 Ray Query 的 GPU；Embree 使用 CPU。切换后端不需要改变 solve、ThermalImager 或 SIFImager 的调用方式。

查看闭合与收敛¶

eb = state.energy_balance.result
print("energy converged:", eb.converged)
print("photo converged:", state.photosynthesis.converged)
print("iterations:", state.photosynthesis.iterations)
print("max residual:", abs(eb.residual[eb.active_mask]).max())

如果光照、微气候、属性或几何发生变化，请重新运行 scene.solve(...)。LESS 会拒绝把旧状态用于新的 Thermal 或 SIF 图像。

下一步¶

15 - 交互式可视化

Mesh 与 Turbid 混合场景¶

scene.solve(...) 可以同时处理 Mesh 叶片、TurbidBoundary 冠层和地形。结果中的 scene_elements 会标识每一行对应的场景元素，并提供叶面积、阳叶比例、阳叶/阴叶温度、APAR、净光合速率和气孔导度等字段。修改场景属性、光照或微气候后，请重新运行 scene.solve(...)，再将新的 energy_balance 或 sif 产品传给成像传感器。