面向生态监测设备国产化、复杂环境适应性验证及系统集成能力建设，星视图近期已在黑河流域中下游典型区域部署了叶面积指数传感器和土壤参数监测仪等设备，旨在通过此类典型区域实地部署，开展多类型、多尺度、多要素的观测任务，为未来构建稳定、高效、数智化的生态监测体系提供数据支撑与经验积累。
一、黑河流域中游玉米区
构建一套全天候的野外环境监测网络
张掖黑河流域中游，是我国典型的绿洲农业区域，也是干旱区土壤-植被-水文过程研究的重要样区。针对玉米种植区的生态过程监测需求，我们在8个典型点位部署了分布式叶面积指数（土壤三参数）观测仪，实时获得叶面积指数(LAI)图像及数据、土壤温度(T)、湿度(M)、电导率(EC)等参数，构建起一套高精度、低功耗、全天候运行的野外观测网络，为区域尺度土壤-植被系统动态变化提供长期、连续的数据支撑。
自动化数据采集与管理
系统自动获取、存储并传输叶面积指数、群落图像数据和土壤三参数数据，实现图像、数据自动入库与智能化管理；
远程实时监控
支持远程在线查看实景图像、数据及设备运行状态，确保数据可视化管理，便于实时监测与分析；
数据安全与备份机制
采用数据采集器同步备份技术，确保数据不丢失，保障监测数据的完整性与可靠性；
高稳定性与环境适应性
整机采用抗风、防雷及耐极端气候设计，系统稳定性强，适用于野外长期监测任务。
二、黑河流域下游荒漠区
土壤环境长期动态监测
黑河下游荒漠区中的10个站点安装了三参数土壤监测系统，采用三参数传感器分布于3cm、5cm、10cm、20cm和50cm五个不同深度，实现对土壤温度、湿度和盐分的分层动态监测。该系统能够实时反映荒漠区土壤水盐变化特征，为深入理解干旱环境下土壤生态过程、支持区域生态环境保护与治理提供关键数据支撑。
三、 多维度、高时空分辨率的关键数据支撑
LAI（叶面积指数）和土壤参数的长期观测能够全面反映植被生长状况和土壤水盐环境变化，为精准评估作物生长健康、优化灌溉管理、提升水资源利用效率提供科学依据；同时为生态过程模型和气候变化研究提供真实数据支持，促进农业生产管理和产量预测的精细化，实现区域生态环境保护与土地修复的有效监测，是推动智慧农业和生态可持续发展的关键基础。
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