《IEEE Access》：FloraMood: Enhancing Plant Growth Through Automation and User Emotional Feedback
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本研究针对室内植物养护中环境参数调控复杂、用户参与度低等问题，设计了一款集成多传感器与情感反馈的智能花盆系统。通过实时监测土壤湿度、温度及多光谱光照强度，系统自动触发灌溉并利用表情符号直观呈现植物状态。实验结果表明，该系统可将玫瑰土壤湿度维持在40–70%最优区间，高温胁迫下花卉产量降低达70%，且不同光谱光照对植物株高影响显著（自然光下玫瑰株高50 cm，绿光仅39 cm）。该系统为智能园艺技术提供了低成本、高可用的解决方案，兼具资源节约与情感交互价值。
在城市建筑密集的现代生活中，绿色空间逐渐被钢筋混凝土取代，空气污染加剧导致居民呼吸系统健康风险上升。室内植物作为连接人与自然的重要媒介，不仅能净化空气、吸收污染物，还能通过调节呼吸道微生物群落增强人体免疫力。然而，植物养护需要精准控制光照、水分和温度等参数，不同物种的需求差异显著，对缺乏专业知识的用户而言极具挑战。传统园艺方式存在水资源浪费、养护不及时等问题，尤其在极端气候频发的背景下，如何实现植物生长的智能化管理成为亟待突破的难题。
为此，罗马尼亚布加勒斯特理工大学与希腊卡迪察农业经济局的科研团队在《IEEE Access》发表了一项创新研究，设计出一款名为FloraMood的智能花盆系统。该系统通过物联网（IoT）技术整合环境感知、自动化灌溉与情感化交互功能，旨在降低植物养护门槛，提升用户参与度，同时促进资源可持续利用。
研究团队采用模块化硬件架构，以Raspberry Pi Pico微控制器为核心，连接电容式土壤湿度传感器、DHT22温湿度传感器和光敏电阻（LDR）等组件，通过Rust语言编写控制程序实现多任务调度。系统配备ST7789液晶显示屏，根据传感器数据动态显示表情符号（如“笑脸”表示状态良好，“悲伤脸”提示需浇水），并通过继电器控制12 V直流水泵实现按需灌溉。实验针对玫瑰、雏菊、薰衣草、水稻、小麦和胡萝卜六类植物，设置温度胁迫、土壤湿度监测及光谱光照对比三组测试，持续采集6个月数据，利用Pandas库进行统计分析，计算皮尔逊（Pearson）与斯皮尔曼（Spearman）相关系数，揭示环境参数与植物生长的关联性。
研究结果
1. 高温胁迫对植物生长的影响
植物在35–40°C高温下暴露6小时/天，短期内出现叶片灼伤、花粉活性下降等形态学变化。玫瑰在35°C时花卉产量减少70%，水稻花粉活性从92%降至58%。系统通过温度阈值（45°C）自动阻断高温下灌溉，避免热损伤加剧。
2. 土壤湿度自动化管理
以玫瑰和水稻为对照，系统根据物种特异性阈值（玫瑰40%、水稻70%）启动灌溉。玫瑰需水周期为11天，水稻为4–5天，土壤湿度始终维持在40–70%最优区间，较人工养护稳定性提升90%。
3. 光谱光照对植物形态的影响
通过对比自然光与蓝、绿、红、白LED光，发现玫瑰在自然光下株高最高（50 cm），白LED光次之（48 cm），绿光效果最差（39 cm）。相关性矩阵显示，温度与红光强度呈正相关（r=0.23），与白光强度呈负相关（r=-0.54），表明光谱组成显著影响植物光形态建成。
结论与意义
FloraMood系统通过低成本硬件（总成本约43欧元）实现了植物养护的精准化与人性化。其情感反馈界面将技术参数转化为直观的表情符号，增强了用户与植物的情感联结，尤其适用于老年人群或都市园艺初学者。研究证实，自动化灌溉可节约水资源，多光谱监测能为不同物种提供定制化光环境，而高温阻断机制有效规避了热胁迫风险。该系统为智能农业、家居园艺及生态城市建设提供了可扩展的技术模型，未来通过集成移动应用与冷却系统，将进一步优化用户体验与环境适应性。
