Jedan od najkritičnijih aspekata koje treba uzeti u obzir prilikom dizajniranja unutarnje sobe za uzgoj kanabisa je ispravno postavljanje rasvjetnih tijela kako bi se osigurala najbolja moguća pokrivenost rasvjetom. Ako se radi pogrešno, svjetlost može biti nedosljedna u intenzitetu u cijelom rastućem području ili čak nepotrebno protraćena. Srećom, postoje softverski programi koji mogu modelirati intenzitet svjetlosti u cijeloj prostoriji kako bi generirali virtualnu kartu intenziteta svjetlosti. Većina tih programa napisana je za uporabu u arhitektonskom dizajnu za potrebe ljudske rasvjete i prenamijenjena je za modeliranje svjetla za rast, često bez izmjena koje bi u obzir imale različitu namjenu.
Iako arhitektonski softver za mapiranje svjetla može dati grubu predodžbu o varijacijama intenziteta svjetlosti u prostoriji, postoje neka značajna ograničenja. Ljudske oči su zapravo prilično loše u otkrivanju blagih razlika u intenzitetu svjetlosti; naša šarenica automatski se ugovara kada je izložena svjetlijim razinama svjetlosti, dopuštajući manje svjetla i mijenjajući našu percepciju koliko je svjetlost zapravo intenzivna. Arhitektonski softver za mapiranje svjetla stoga si može priuštiti da bude prilično "neuredan" u načinu na koji izračunava stvarni intenzitet svjetlosti jer naše oči neće moći vidjeti razliku. Arhitektonskim softverom za rasvjetu koristi se više prečaca kako bi se smanjilo vrijeme potrebno za generiranje svjetlosne karte. Ali zašto postoji potreba za prečicama? Odgovor leži u načinu na koji softverski čimbenici u različitim vrijednostima dolaze do intenziteta svjetlosti.
Kako je svjetlost mapirana
Pomaže imati osnovno razumijevanje načina na koji softver zapravo radi. Da biste izračunali intenzitet svjetla za jednu točku u prostoriji, samo trebate znati koliko svjetla ta točka "vidi" iz svakog svjetlosnog učvršćenja u sobi. To je jednostavan izračun koji uzima u obzir udaljenost od izvora svjetlosti, kao i kut od svjetla do mjesta koje se izračunava. Svjetlost se širi ili smanjuje intenzitet što se dalje udaljavate od izvora svjetlosti, proporcionalno kvadratu udaljenosti. Kut je važan jer rasvjetna tijela obično pokušavaju usmjeriti svjetlo tamo gdje se želi, pa tako čak i na istoj udaljenosti od rasvjetnog tijela može biti dramatično različitih intenziteta svjetlosti. Poznavajući apsolutni intenzitet (ukupni tok) rasvjetnog tijela, relativni intenzitet određenog kuta od određenog svjetlosnog učvršćenja i udaljenost od rasvjetnog tijela, moguće je lako izračunati intenzitet svjetlosti na bilo kojem mjestu koje dolazi izravno iz učvršćenja.
Međutim, to ne čini reflektirajuću svjetlost, koja je mnogo veća komponenta intenziteta svjetlosti nego što većina ljudi shvaća. Da bi se u obzir utješilo reflektirajuće svjetlo u sobi s četiri zida, softver za mapiranje svjetla mora izračunati koliko će se svjetla reflektirati od svakog od četiri zida do određenog mjesta za koje izračunava intenzitet. To se radi izračunavanjem koliko svjetla udara u svaki zid iz rasvjetnog tijela, a zatim koliko će se tog svjetla reflektirati na mjesto koje pokušava modelirati. Samo dodavanje četiri zida u simulaciju pretvorilo je jedan jednostavan izračun u devet - jedan za svjetlo koje udara u modelno mjesto izravno iz učvršćenja, po jedan za svjetlo koje udara u četiri zida na odgovarajućem mjestu kako bi se reflektiralo svjetlo na modelno mjesto, a zatim po jedan za ta četiri zida na modelu.
SMOKVA 2. Prikazane su dvije izlazne datoteke softvera za mapiranje svjetla koje mogu pokazati različite potrebe u planiranju sobe za uzgoj kanabisa koja je optimizirana za cvatnju (vrh) u usporedbi s operacijom uzgoja povrća u zatvorenom prostoru (dno). Softverski izračuni mogu pomoći u određivanju razmaka i broja čvora, te gustoći toka potrebnih čvora, kao i procjeni potrošnje energije i potencijalnih prinosa usjeva.
Dakle, za "jednostavnu" sobu s četiri zida s jednim svjetlom, potrebno je devet izračuna za određivanje intenziteta svjetlosti na određenom mjestu. Ako modelu dodate drugo učvršćenje svjetla, potrebno je 18 izračuna po mjestu; 10 rasvjetnih tijela traje 90 izračuna po mjestu. Ako u prostoriju dodate predmete koji reflektiraju ili upijaju svjetlost, dodajete još dva izračuna po učvršćenju svjetla za svaki objekt. Ovaj algoritamski postupak poznat je kao praćenje zraka, budući da u osnovi pratite svaku zraku svjetlosti od izvora do modelijskog mjesta.
Usput, to je način na koji se stvaraju najuglednije računalno generirane slike - ray-tracing sve izvore svjetlosti u svim modelima objekata u sceni može dati izuzetno detaljne i život poput slike. Međutim, broj potrebnih izračuna dramatično se povećava sa svakim izvorom svjetlosti i svakim objektom u sceni koji se modeliraju, do točke u kojoj računalima mogu trebati sati ili dani da renderiraju jednu sliku.
Arhitektonski softver za mapiranje svjetla može iskoristiti mnoge pojednostavljujuće pretpostavke za generiranje karte intenziteta svjetlosti mnogo brže. Umjesto modeliranja svakog kvadratnog centimetra prostorije, većina će samo modelirati uzorke mrlja svakih nekoliko metara, a zatim napraviti pretpostavke o mjestima između kao srednjim vrijednostima - jedan prosječni izračun umjesto stotina ili tisuća izračuna za svako mjesto. Budući da ljudske oči uopće nisu precizne u određivanju stvarnog intenziteta svjetlosti, ova pojednostavljenja su dovoljno dobra za generiranje arhitektonske svjetlosne karte. To može smanjiti vrijeme za generiranje svjetlosne karte sa sati na nekoliko sekundi, ovisno o brzini uzorkovanja.
Još jedna netočnost u arhitektonskom softveru za mapiranje svjetla dolazi od informacija koje softver ima o relativnom intenzitetu svjetla pod različitim kutovima od učvršćenja. Illuminating Engineering Society (IES) je smislio standardni format datoteke za pohranu informacija o intenzitetu svjetlosnog učvršćenja i relativnom intenzitetu pod različitim kutovima; ove IES datoteke se uliju u arhitektonski softver za mapiranje svjetla kako bi mogli modelirati različita rasvjetna tijela. IES datoteke generiraju se testiranjem objekata koji stavljaju rasvjetno učvršćenje na platformu koja se rotira (ili rotira oko samog učvršćenja) i mjeri intenzitet svjetlosti pod različitim kutovima. Za male uređaje koji su testirani (DUTs), kao što je jedna LED dioda, ove testne platforme lako mogu brzo izmjeriti intenzitet pod velikim brojem različitih kutova. Za veće čvora, kao što su većina LED rasti svjetla, testiranje rig dobiva vrlo skupo kao što mora biti prilično velika. Umjesto mjerenja intenziteta svjetlosti pri svakom stupnju rotacije, znatno je jeftinije mjeriti pod samo nekoliko kutova. Što je veća rasvjetna tijela, to je test točniji i rezultirajuća IES datoteka, to postaje skuplja. Većina LED uređaja za uzgoj svjetla relativno je velika i stoga je skupa za precizno modeliranje pomoću ove metode.
Ako IES datoteka ima samo mjerenja iz nekoliko kutova, arhitektonski softver za mapiranje svjetla mora napraviti više pretpostavki o tome što će stvarni relativni intenzitet svjetlosti biti pod kutovima koji nisu uključeni u IES datoteku, obično jednostavnim uzimanjem ponderiranog prosjeka između najbliža dva kuta uključena u IES datoteku.
Rješavanje problema biljaka
Kombiniranje rijetkog uzorkovanja kuta u IES datotekama i rijetkog prostornog uzorkovanja po samom modelu može dovesti do značajnih odstupanja između modela i stvarnosti. Opet, za ljudske oči koje možda neće ni moći razlikovati 10% razlike u intenzitetu svjetlosti, to nije problem- ali za biljke u sobi za rast ta odstupanja mogu imati značajan utjecaj. Žarišta u sobi za rast mogu naglasiti biljke i smanjiti prinos, dok područja s nižom od željene razine svjetlosti također mogu smanjiti prinos.
Biljke kanabisa imaju različite minimalne svjetlosne zahtjeve u različitim fazama rasta, a maksimalne razine svjetlosti variraju ovisno o naprezanju. Korištenje modela mapiranja svjetla za precizno određivanje vrste, broja i točnog položaja i visine rasvjetnih tijela kako bi se osigurala optimalna razina svjetlosti u cijeloj nadstrešnici može osigurati da sve biljke dobiju idealno osvjetljenje. Precizno modeliranje svjetla također može pomoći u poticanju rasporeda soba za rast kako bi se optimiziralo korištenje svjetla, minimiziranje protraćenog prostora i maksimiziranje dostupnog područja nadstrešnice.
Black Dog LED razvio je vlastiti softver za mapiranje svjetla u sobi za uzgoj kako bi uklonio te probleme. Umjesto korištenja rijetko uzorkovanih kutnih informacija o testiranju, softver uzima informacije o testiranju kutnog intenziteta za svaku LED diodu koja se koristi u našim čvora kako bi točno modelirao kutni intenzitet u svakom stupnju. Softver također modelira svako mjesto – sve do svakog kvadratnog inča – umjesto da koristi rijetko prostorno uzorkovanje i prosječno očitanja između. To nam omogućuje da mnogo preciznije modeliramo osvjetljenje sobe za rast, identificirajući potencijalne točke i tamne točke koje se možda nikada neće pojaviti na svjetlosnoj karti koju generira arhitektonski softver za rasvjetu.
Biljke imaju različite potrebe za spektralnim i svjetlosnim intenzitetom od ljudskih očiju; zašto koristiti softver dizajniran za potrebe ljudskih očiju za modeliranje vaše sobe za uzgoj biljaka?
