中国科学技术大学环境学院在荧光环境监测领域取得新进展，建立了一种基于宽带LED激发与深度生成解码的小型化低成本激发-发射矩阵（EEM）荧光传感方法。相关研究以“A miniaturized low-cost excitation–emission matrix sensor for aquatic environmental monitoring with preserved spectral fidelity”为题，于2026年2月发表在Nature Sensors。

在环境水质监测中，高通量、原位、多维度的荧光测量对解析水环境的动态复杂性至关重要，但传统EEM荧光光谱仪因结构复杂、体积庞大、成本高昂，难以满足原位高通量数据采集的需求。已有替代方案虽可简化光路，但仍依赖数字微镜阵列和光栅等高精度组件，在小型化和光谱分辨率上存在折衷。因此，亟需一种兼顾光谱保真度与低成本、紧凑化的EEM采样新策略。

本工作从EEM光谱的内在特性出发，通过相关分析与信息压缩技术发现高分辨率EEM光谱具有显著的自相关、低频特征与冗余性。同时，在降低采样率的条件下，宽带激发（如LED）比窄带激发保留更多的光谱信息，其二维熵接近原始高分辨率光谱。据此，作者提出EEM数据位于低维流形上的假设，并验证了稀疏采样的宽带LED-EEM可经自编码器与线性变换映射重建为高分辨率EEM。基于此，研究团队研制了便携式EEM传感器Miniflour，以15个覆盖250–600 nm的LED阵列替代传统气体光源与单色器，并配套开发了深度生成解码模型D4DM。研究进一步将Miniflour搭载于自主水面艇，在合肥南淝河采集了132个点位的高密度原位EEM数据，并结合水质参数开展了相关性与因果分析。该研究为环境传感与水质管理提供了一条可扩展的技术路径，不再依赖笨重昂贵的高分辨率光谱仪，而是通过宽带激发与算法重建在低成本硬件上实现台式级光谱保真度，有望用于实时水环境监测、水质评估与数据驱动的监管应用，为面向复杂水体系的便携式荧光传感与高密度环境观测发展提供了新思路。

 图. 小型光谱仪压缩编码和神经网络算法解码三维荧光光谱的策略

该研究工作得到了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费等项目的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s44460-026-00031-5