Jedan od najkritičnijih aspekata koji treba uzeti u obzir prilikom dizajniranja zatvorene prostorije za uzgoj kanabisa je pravilno postavljanje rasvjetnih tijela kako bi se osigurala najbolja moguća pokrivenost rasvjetom. Ako se radi pogrešno, intenzitet svjetlosti može biti neskladan po intenzitetu u području uzgoja ili čak nepotrebno rasipati. Srećom, postoje softverski programi koji mogu modelirati intenzitet svjetlosti u cijeloj sobi kako bi generirali virtualnu mapu intenziteta svjetlosti. Većina ovih programa napisani su za upotrebu u arhitektonskom dizajnu za potrebe ljudskog osvjetljenja i prenamijenjeni su za modeliranje rastuće svjetlosti, često bez modifikacija zbog različite namjene.
Iako arhitektonski softver za mapiranje svjetlosti može dati okvirnu ideju o promjenama intenziteta svjetlosti u sobi, postoje neka značajna ograničenja. Ljudske oči su zapravo prilično loše u otkrivanju neznatnih razlika u intenzitetu svjetlosti; naša iris se automatski kontrahira kada je izložena jačim nivoima svjetlosti, propuštajući manje svjetlosti i mijenjajući našu percepciju koliko je svjetlost zaista jaka. Arhitektonski softver za mapiranje svjetlosti stoga može sebi priuštiti da bude prilično "traljav" na način na koji izračunava stvarni intenzitet svjetlosti jer naše oči neće moći razlikovati. Više arhitektonskih softvera koristi prečice kako bi se smanjilo vreme potrebno za generisanje mape svetlosti. Ali zašto su potrebne prečice? Odgovor leži u načinu na koji softver uzima u obzir različite vrijednosti kako bi došao do intenziteta svjetlosti.
Kako se preslikava svjetlost
Pomaže u osnovnom razumijevanju kako softver zapravo radi. Da biste izračunali intenzitet svjetlosti za jedno mjesto u sobi, samo trebate znati koliko svjetla to mjesto "vidi" iz svakog rasvjetnog tijela u sobi. Ovo je jednostavan proračun koji uzima u obzir udaljenost od izvora svjetlosti kao i ugao od svjetlosti do mjesta koje se izračunava. Svjetlost se širi ili smanjuje intenzitet što se više udaljavate od izvora svjetlosti, proporcionalno kvadratu udaljenosti. Ugao je važan jer svjetlosna tijela obično pokušavaju usmjeriti svjetlost tamo gdje se želi, pa čak i na istoj udaljenosti od svjetiljke mogu biti dramatično različiti intenziteti svjetlosti. Poznavanjem apsolutnog intenziteta (ukupnog fluksa) rasvjetnog tijela, relativnog intenziteta određenog kuta od određenog rasvjetnog tijela i udaljenosti od rasvjetnog tijela, moguće je lako izračunati intenzitet svjetlosti na bilo kojem mjestu koje je koji dolazi direktno sa čvora.
Međutim, ovo ne uzima u obzir reflektiranu svjetlost, koja je mnogo veća komponenta intenziteta svjetlosti nego što većina ljudi shvaća. Da bi se uzelo u obzir reflektirano svjetlo u sobi sa četiri stijenke, softver za mapiranje svjetla mora izračunati koliki će se dio svjetlosti odbiti od svakog od četiri zida do određenog mjesta za koje izračunava intenzitet. To se postiže izračunavanjem koliko svjetlosti pogađa svaki zid od rasvjetnog tijela, a zatim koliko će se te svjetlosti odbiti na mjestu koje pokušava modelirati. Samo dodavanje četiri zida simulaciji pretvorilo je jedan jednostavan proračun u devet - jedan za svjetlost koja udara u modelirano mjesto direktno iz učvršćenja, po jedan za svjetlost koja udara u četiri zida na odgovarajućem mjestu kako bi bila pod uglom da reflektuje svjetlost na modeliranu mjesto, a zatim po jedan za ta četiri zida do modeliranog mjesta.
SLIKA 2. Prikazane su dvije izlazne datoteke softvera za mapiranje svjetla koje mogu demonstrirati različite potrebe u planiranju prostorije za uzgajanje kanabisa koja je optimizirana za cvjetanje (gore) u odnosu na zatvoreni uzgoj povrća (dolje). Softverski proračuni mogu pomoći u određivanju razmaka i broja učvršćenja, te gustine protoka potrebnih učvršćenja, kao i u procjeni potrošnje energije i potencijalnih prinosa usjeva.
Dakle, za „jednostavnu“ četverozidnu sobu s jednim rasvjetnim tijelom potrebno je devet proračuna da bi se odredio intenzitet svjetlosti na datom mjestu. Ako modelu dodate drugo rasvjetno tijelo, potrebno je 18 proračuna po mjestu; Za 10 rasvjetnih tijela potrebno je 90 proračuna po mjestu. Ako dodate predmete u sobi koji odbijaju ili apsorbiraju svjetlost, dodajete još dva izračuna po rasvjetnom tijelu za svaki predmet. Ovaj algoritamski postupak poznat je kao traganje zraka, jer u osnovi pratite svaki zrak svjetlosti od njegovog izvora do modeliranog mjesta.
Inače, tako se izrađuju najkvalitetnije slike generirane računarom - traženje zraka svim izvorima svjetlosti na svim modeliranim objektima u sceni može dati izuzetno detaljne i životne slike. Međutim, broj potrebnih proračuna dramatično se povećava sa svakim izvorom svjetlosti i sa svakim objektom u sceni koji se modelira, do te mjere da računaru mogu trebati sati ili dani da prikažu jednu sliku.
Arhitektonski softver za mapiranje svjetla može iskoristiti mnoge pojednostavljujuće pretpostavke da bi generisao kartu intenziteta svjetlosti mnogo brže. Umjesto modeliranja svakog kvadratnog centimetra prostorije, većina će samo modelirati uzorke mjesta na svakih nekoliko metara, a zatim pretpostaviti da su mjesta između njih srednje vrijednosti - jedan izračun prosjeka umjesto stotina ili hiljada izračuna za svako mjesto. Budući da ljudske oči uopće nisu vrlo precizne u određivanju stvarnog intenziteta svjetlosti, ova pojednostavljenja su dovoljno dobra za stvaranje arhitektonske mape svjetlosti. To može smanjiti vrijeme potrebno za generiranje svjetlosne karte sa sati na nekoliko sekundi, ovisno o brzini uzorkovanja.
Još jedna nepreciznost u softveru za mapiranje arhitektonskog svjetla dolazi iz informacija koje softver ima o relativnom intenzitetu svjetlosti pod različitim uglovima od učvršćenja. Društvo za osvetljavanje (IES) izradilo je standardni format datoteke za čuvanje informacija o intenzitetu i relativnom intenzitetu svetiljke pod različitim uglovima; ove IES datoteke se unose u arhitektonski softver za mapiranje svjetla kako bi se mogle modelirati različita rasvjetna tijela. IES datoteke generiraju ispitni uređaji koji postavljaju rasvjetni uređaj na uređaj koji se okreće (ili rotira oko samog učvršćenja) i mjeri intenzitet svjetlosti pod različitim uglovima. Za male uređaje na testiranju (DUT), kao što je pojedinačna LED dioda, ove ispitne naprave mogu lako izmjeriti intenzitet pod velikim brojem različitih uglova. Za veće uređaje, poput većine LED rasvjetnih tijela, ispitni uređaj postaje vrlo skup, jer mora biti prilično velik. Umjesto da se mjeri intenzitet svjetlosti na svakom stepenu rotacije, znatno je jeftinije mjeriti pod samo nekoliko uglova. Što je veće rasvjetno tijelo, što je test tačniji i rezultirajuća IES datoteka to postaje skuplja. Većina LED rasvjetnih tijela su relativno velika i zbog toga su skupa za precizno modeliranje pomoću ove metode.
Ako IES datoteka ima mjerenja iz samo nekoliko uglova, softver za mapiranje arhitektonskog svjetla mora iznijeti više pretpostavki koliki će biti stvarni relativni intenzitet svjetlosti pod kutovima koji nisu uključeni u IES datoteku, obično jednostavnim uzimanjem ponderiranog prosjeka između dva najbliža kuta uključena u IES datoteku.
Rješavanje biljnih problema
Kombinacija uzorka s rijetkim kutom u IES datotekama i rijetkog prostornog uzorkovanja od strane samog modela može dovesti do značajnih odstupanja između modela i stvarnosti. Opet, za ljudske oči koje možda čak i ne mogu razlikovati razliku od 10% u intenzitetu svjetlosti, to nije problem - ali za biljke u uzgajalištu ova odstupanja mogu imati značajan utjecaj. Žarišta u sobi za uzgajanje mogu stresirati biljke i smanjiti prinos, dok područja sa nižim nivoom osvjetljenja nižim od željenog također mogu smanjiti prinos.
Biljke kanabisa imaju različite minimalne potrebe za svjetlom u različitim fazama rasta, a maksimalni nivoi svjetlosti variraju ovisno o soju. Korištenje modela za mapiranje svjetla za precizno određivanje vrste, broja i tačnog smještaja i visine rasvjetnih tijela kako bi se osigurali optimalni nivoi osvjetljenja u čitavoj krošnji može osigurati da sve biljke dobiju idealno osvjetljenje. Precizno modeliranje svjetla također može pomoći u širenju rasporeda prostorija kako bi se optimiziralo iskorištavanje svjetlosti, minimizirajući izgubljeni prostor i maksimizirajući dostupno područje nadstrešnica.
Black Dog LED razvio je vlastiti softver za mapiranje rasvjete u sobi za rast kako bi uklonio ove probleme. Umjesto da koristi rijetko uzorkovane informacije o kutnom ispitivanju, softver uzima informacije o ispitivanju kutnog intenziteta za svaku LED diodu koja se koristi u našim uređajima za precizno modeliranje ugaone jačine na svakom stepenu. Softver takođe modelira svako mjesto - do svakog kvadratnog inča - umjesto da koristi rijetko prostorno uzorkovanje i prosječno očitavanje između. To nam omogućava mnogo preciznije modeliranje osvjetljenja sobe za uzgajanje, identificiranje potencijalnih žarišta i tamnih mrlja koje se možda nikada neće pojaviti na svijetloj mapi generiranoj softverom za arhitektonsku rasvjetu.
Biljke imaju različite potrebe za spektralnim i svjetlosnim intenzitetom od ljudskih očiju; zašto koristiti softver dizajniran za potrebe ljudskih očiju za modeliranje vaše prostorije za uzgoj biljaka?
