标题：
Edge compute algorithm enabled localized crop physiology sensing system for apple (Malus domestica Borkh.) crop water stress monitoring
第一作者 ：Basavaraj R. Amogi
美国华盛顿州立大学
第二作者 ： Nisit Pukrongta
美国华盛顿州立大学
通讯作者 ：Faßnacht, Fabian Ewald
美国华盛顿州立大学
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要素总结
利用边缘计算算法改进了作物生理传感系统
开发了一种用于实时监测苹果作物水分胁迫的算法
CWSI 与中午树干水势高度相关 (r = -0.80)
使用分段遮荫冠层来估算作物水分胁迫指数（CWSI）。
图文摘要
研究背景：由于气温升高和日照强烈，苹果果园经常面临高温胁迫，这不仅会导致果实日灼伤，还会增加树木的蒸腾需求。
研究方法：使用了一种集成了热红外和RGB成像的CPSS单元，通过边缘计算处理获取的图像数据来实时计算CWSI。研究比较了传统喷洒、喷雾、遮网和喷雾与遮网结合等四种高温胁迫缓解技术下，算法估算的CWSI与实测茎水势的相关性。
CPSS系统能够成功地实时监测和估算苹果园中的CWSI。
不同的高温胁迫缓解技术对算法的敏感性和准确性有显著影响，其中喷雾处理的CWSI与茎水势的负相关性最高。
研究结果表明，利用实时CWSI估算可以改进精准灌溉管理，及时调整苹果园下层滴灌系统的启动。
总结：使用了边缘计算技术开发的算法，结合了热红外和RGB图像数据，能够在不同的高温胁迫缓解技术下有效估算CWSI。然而，研究也发现不同胁迫缓解技术对算法的敏感性有显著差异，尤其是在遮网处理下，由于微气候的改变，使得算法的准确性受到影响。未来的工作可以探索改进算法对不同微气候条件的适应性，进一步优化高温胁迫下的水分管理策略。推荐指数：⭐⭐⭐⭐
链接
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https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109137
