【目的】本研究旨在探究日光诱导叶绿素荧光（SIF）在不同森林类型物候研究的适用性，为更准确地揭示植被光合作用动态和监测植被物候提供新的方法和科学依据。【方法】以中国东部3个不同典型森林类型的森林站点（长白山、千烟洲、鼎湖山）为研究对象，利用2003—2010年日光诱导叶绿素荧光（SIF）遥感数据集，通过双逻辑生长模型来估算各森林类型的物候期（物候开始期SOS、物候结束期EOS），并通过增强型植被指数（EVI）遥感数据集和基于ChinaFlux的台站数据集（总初级生产力GPP、生态系统净碳交换NEE）来对比分析SIF的物候期估算结果，评估SIF估算不同森林类型物候期的潜力；通过相关性分析，研究春季、秋季环境因子对物候期的影响。【结果】（1）SIF遥感指数（GOSIF、CSIF）和EVI、GPP、NEE在各森林类型中的时间序列变化曲线变化特征基本一致。（2）相较于GOSIF,CSIF与GPP、NEE的相关性更强；相较于NEE,GOSIF、CSIF、EVI 3种遥感指数与GPP的相关性更强。（3）在长白山、千烟洲和鼎湖山，CSIF估算的SOS和EOS均更接近于NEE估算结果；GPP估算的SOS都早于NEE估算结果，GPP估算的EOS都滞后于NEE估算结果。（4）在长白山站点中，SOS主要受空气温度与土壤温度的影响，EOS主要受土壤温度和饱和水气压的影响；在千烟洲站点中，SOS和EOS均主要受太阳辐射的影响；在鼎湖山站点中，SOS主要受太阳辐射的影响，EOS主要受太阳辐射和空气湿度的影响。【结论】时空分辨率更高的CSIF能够更准确地捕捉植被在不同生长阶段的细微变化，对植被物候动态的监测更为精细。