Transpiration Rate Estimation | 室内绿植蒸腾速率估算
用热红外图像估算室内植物蒸腾速率
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Transpiration Rate Estimation | 室内绿植蒸腾速率估算。 它的用途是：用热红外图像估算室内植物蒸腾速率 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/transpiration-rate-estimation-室内绿植蒸腾速率估算-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
'帮我估算这盆绿萝的蒸腾速率，这是我刚拍的热红外照片（附图片）。' 它会自动识别叶片区域，测量叶片平均温度，结合当前室内温湿度（25°C, 60%RH），输出蒸腾速率约 2.3 g/m²/h，并给出置信区间（±0.4）。同时建议在光照不足时蒸腾速率偏低，可适当增加散射光。
介绍
许多养植物的人或研究者想知道植物实际消耗了多少水分，但缺乏低成本、非接触式的测量手段。这个 Skill 利用热红外图像（或普通 RGB 图像）分析叶片温度与空气温湿度，结合蒸腾模型自动估算出单株植物的蒸腾速率，帮助判断植物水分状态、优化浇水频率或研究植物生理。
使用时，只需将智能花盆的摄像头或固定相机对准叶片，拍摄热红外图像（或普通图像），将图像或视频流输入 Skill，它会调用内置的 AI 模型识别叶片区域、提取温度特征，并输出当前蒸腾速率（单位：g/m²/h）以及置信区间。支持实时估算和批量处理历史数据。
适合室内园艺爱好者、植物生理学研究者、高校农业/生物专业学生，以及想为绿植养护增加量化手段的智能家居玩家。无需购买昂贵的专业仪器，只要有一台能拍摄热红外（或普通）照片的设备即可。
建议优先使用热红外图像以获得更准确的结果；如果只有普通 RGB 图像，需配合环境传感器（温湿度、光照）校准。该模型在单叶片的估算上精度较高，但整株植物的估算需多次采样取平均。注意叶片遮挡和反光可能会影响数据质量。
核心特点
与一般的植物健康监测工具不同，本 Skill 直接输出蒸腾速率这一核心生理参数，而非仅给出模糊的“浇水提醒”；同时利用热红外温度数据替代传统称重法，实现非接触连续测量。
注意事项
依赖清晰的热红外图像或准确的温湿度辅助数据，在强烈光照或叶片完全遮挡场景下精度会下降。
常见问题
没有热红外相机，只有普通手机摄像头能用吗？
可以，但需要额外输入环境温湿度和光照数据，估算精度会低于热红外方案。
这个 Skill 能估算多株植物吗？
可以，需要将多株植物的叶片分别框选，或逐株拍摄，不支持同框多株自动分割。
给 AI 助手的安装指引
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