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气候变化通过干扰植物高产所需的环境条件，对粮食安全构成挑战。尽管可以利用技术进行部分缓解，但技术获取并不均衡。近年来，低成本微控制器（如 ESP32）降低了智能设备原型开发的门槛。配备电容式湿度传感器的 ESP32 已被建议用于低成本智能植物浇灌系统。然而，土壤湿度测量具有复杂性，且可能具有破坏性，并且需要仔细校准，以表征将土壤含水量映射为传感器测量值的响应曲线。在此，我们开发了一种贝叶斯方法，用于基于电容式湿度传感器数据、已知水量输入以及先验不确定性来估计逆响应曲线，从而无需依赖破坏性的重量法测定。该方法构成了开源 OpenHCult 软件系统中用于低成本园艺自动化的核心校准模块。
一种用于估计植物土壤含水量的贝叶斯方法及其在低成持有者为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本预印本依据 CC-BY-NC 4.0 国际许可 发布。
返回顶部 上一页 下一页 发布于 2026 年 7 月 20 日。 下载 PDF
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🏷️ 植物土壤含水量 贝叶斯估计 电容式湿度传感器 低成本园艺机器人 传感器校准
来源出处
一种用于估计植物土壤含水量的贝叶斯方法及其在低成本园艺机器人中的应用
https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.14.738550v1?rss=1