在智慧农业场景中，温室环控长期面临一个矛盾：传感器测的是空气温湿度，作物真正响应的是冠层微环境。空气温度达标而冠层过热的田块并不少见，加湿降温一开，能耗又迅速攀升。
本实验室近期围绕「冠层温度软测量 + 环控策略寻优」做了阶段性验证。做法是用温室内已有的空气温湿度、光照、二氧化碳浓度与风机开度等常规测点，结合红外冠层温度采样作为标签，训练一个轻量回归模型，把冠层温度从「少量点测」扩展为「全场可估」。在此之上，将天窗开度、遮阳幕、湿帘风机与循环风机作为决策变量，以冠层温度偏离目标区间的时间和单位面积能耗为双目标，用约束优化求解分时调控序列。
初步结果：
- 在番茄越夏茬口的离线回放中，冠层温度超出目标上限的累计时长下降约两成，同时湿帘与风机日耗电未上升；
- 冠层温度估计的均方根误差控制在 0.8℃ 以内，且模型对测点缺失具备一定鲁棒性。
下一步计划接入实际温室做闭环试运行，并补充不同作物、不同茬口的冠层参数标定流程，验证跨季节迁移的稳定性。现阶段结论仍限于单品种、单季数据，尚不足以外推为通用方案。
评论