Open-Source Photosynthetically Active Radiation Sensor for Enhanced Agricultural and Agrivoltaics Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Photosynthetically active radiation (PAR) is crucial for plant growth, influencing photosynthesis efficiency and crop yield. The increasing adoption of controlled-environment agriculture (CEA) necessitates precise PAR monitoring. The high cost of commercial PAR sensors, however, limits their accessibility and widespread use, creating a growing need for a low-cost alternative capable of reliable deployment in diverse agricultural environments. Building on recent advancements in PAR sensing using multi-channel spectral sensors such as the AS7341 and AS7265, this study develops the electronics for an AS7341-based, open-source, cost-effective (~USD 50) PAR sensor validated across a broad PPFD range and conditions, ensuring reliability and ease of replication. It uses a relatively simple multi-linear regression that offers real-time applications without energy intensive machine learning. The developed sensor is calibrated against the industry-standard Apogee SQ-500SS PAR sensor in four distinct farming environments: (i) horizontal grow lights, (ii) vertical agrotunnel lighting, (iii) agrivoltaics, and (iv) in greenhouses. A mean error ranging from 1 to 5% indicates its suitability for controlled environment farming and continuous data logging. The open-source hardware design and systematic installation guidelines enable users to replicate, calibrate, and integrate the sensor with minimal background in electronics and optics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».