An Energy-Efficient PAR-Based Horticultural Lighting System for Greenhouse Cultivation of Lettuce
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an intelligent horticulture lighting and monitoring system to achieve energy-efficient supplemental lighting while maintaining the light quality and intensity at desired levels in the photosynthesis spectrum. Energy-efficiency is achieved through delivering only the required net light intensity, consisting of sunlight and supplemental LED light, using an intelligent controller that does not depend on the lighting system model. To this end, an online neural-network learning control system is developed, comprised of low-cost light sensors for measuring the photosynthetic photon flux density (PPFD), dimmable LED light fixtures, cameras, and internet-of-things (IoT)-enabled firmware used for crop monitoring and performance evaluation. Experiments performed in a research greenhouse facility on the lettuce crop are presented which indicate that the system can deliver the desired Daily Light Integrals (DLIs) to the plants in the presence of changing daylight conditions. The proposed method can thus deliver the exact amount of light to a specific crop based on the required light recipes during different growth phases. The control performance is further compared with a conventional on-off time-scheduling method in terms of plant health, growth, and energy requirements. The experiments indicate that the proposed solution can reduce energy consumption per unit dry mass of lettuce by 28% when compared to existing time-scheduling methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».