原文标题：Cherry Tomato Production in Intelligent Greenhouses—Sensors and AI for Control of Climate, Irrigation, Crop Yield, and Quality

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作者：Silke Hemming et al.

发表时间：17 February 2021

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随着人类对营养丰富的新鲜食物的需求越来越高，室内农业系统得到了大规模推广和应用。室内农场的规模不断扩大，温室种植者们所面临的挑战也愈发复杂，提高产量，减少支出和满足市场需求，三者缺一不可。本文记录并分析了“第二次智能温室挑战”的成果，在这次实验中，来自荷兰Wageningen University & Research的Prof. Silke Hemming及其团队进行了为期六个月的樱桃番茄种植实验，并将研究结果发表在上。他们搭建了六个高科技温室，配备了用于检测光照、温度、湿度和二氧化碳浓度的传感器以及能够实现主动调控的制动器。此次实验使用AI (人工智能) 技术控制温室内气候，主要目的是实现种植者净利润的最大化。

第二次智能温室挑战的整体设计思路

实验设计与实施

1.温室设计

实验温室占地面积约为96 m²，其中可用于作物种植的面积为76.8 m²。这些温室配备了通风系统、双层遮蔽层、人工照明系统、灌溉系统、二氧化碳供应系统、以及温控系统。

来自全球的app家组成了五个队伍，每个队伍负责一个温室中的作物培育。第六个温室作为参照对象，由荷兰本土农民接管，使用传统方法进行种植。各个队伍自行设计不同的控制算法，处理和分析传感器数据，根据实际情况调整并远程控制温室气候。

2.传感器设置

监测点传感器收集到的数据通过数字接口传输到计算机中进行处理，随后，计算机根据实验人员预先设计的算法，自动控制传感器做出相应调整。本次实验中使用的传感器可分为以下四类：

（1）监测外部天气：监测的数据包括辐射、气温、相对湿度和风速；

（2）预报外部天气：对外界辐射、气温、相对湿度和风速进行预报；

（3）监测内部天气和设备状态：包括照明系统 (开关和亮度)、气温、加热系统耗电量、湿度、二氧化碳浓度；

（4）监测灌溉施肥参数和设备状态：灌溉水供应量、排水量、废水pH值、土壤电流量、pH值和温度。

实验人员也应用了其他各式各样的监测系统。在光学相机和热成像仪的帮助下，实验人员可以远程检查作物的生长状态和健康状况；固定在作物上的液流传感器和茎宽传感器使得实时监测作物茎干汁液流量以及茎干直径。

数据分析

通过分析实验数据，Prof. Silke Hemming及其团队进行了总结。由于温度和灌溉对作物生长的影响最为显著，所以本文选取了这两个参数作为主要分析对象。

1.温控策略

一号、三号和四号温室的温度在整个实验过程中相对稳定。五号和六号温室内温度在实验初期较高，随后趋于平稳，实验后期又戛然升高。这种温度变化的目的是利用高温辅助作物早期发育，以及在后期加速果实成熟。

2.灌溉策略

由于六个温室采用的灌溉策略不同，它们每周消耗的平均水量差异较大。其中二号温室耗水量最少，每周只有533 L/m³；四号温室耗水量最大，达到了832 L/m³。结合每个温室的排水量计算后得出，二号温室中作物实际吸收的水量为334 L/m³，而四号温室为537 L/m³。六个温室的平均耗水量为450 L/m³，灌溉策略最佳的是六号温室，耗水量为430 L/m³。

3.果实产量

一号和四号温室中作物结果量在多个月份占优。四号温室中的作物在实验后期结果量稍降，导致其总产量略逊于一号温室。这次实验中，六号温室的果实产量最高。在整个实验期间，六号温室中作物结果量较为平稳，甚至在实验后期出现了上涨，这大概可以归结于六号温室在温度和灌溉控制方面的稳定表现。

结论

通过分析六个月收集到的数据，作者得出以下结论：

一、作物的app管理对果实的产量和质量具有正面效果；

二、光照比二氧化碳或温度对作物产量和种植者获得的净利润的影响更大；

三、使用传感器可以获得大量客观数据，因此，进一步发展用于作物监测的监控相机和计算机视觉算法对实现完全自主种植而言非常重要。

(ISSN 1424-8220) 于2001年创刊，2019年最新影响因子为3.275，在JCR Instruments & Instrumentation学科分类中排名居Q1(15/64)；2019 Citescore 为5.0，在 Scopus Physics and Astronomy: Instrumentation 学科分类中排名居Q1(17/129)。作为一个国际型开放获取期刊， 主要刊载传感器app和技术研究领域的学术文章，采取单盲同行评审，一审周期约为15天，文章从接收到发表仅需2.6天。