土壤濕度感測器esp32的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

基於無線感測網路之溫室環境監測系統

為了解決土壤濕度感測器esp32的問題，作者詹承祐 這樣論述：

在現今農業發展, 透過大量佈置溫室種植農作物，可以有效提升作物產值。但許多作物對環境的參數非常敏感，以番茄為例，當番茄在夜間著果階段，若夜間溫度高於21度，番茄的著果率會明顯的下降。由於番茄多夏季栽培，而在溫室內夜間的溫度往往會高於24度，為了使花蕊能夠順利著果，農夫需耗費大量的人力，於夜間溫度過高時噴灑番茄之著果劑，因此如何有效的監控並即時回報給農夫將成為一個重要的議題。 在本研究中，我們整合一個使用Wi-Fi嵌入式系統的溫室監控系統，透過大量的感測器所建構的系統, 可以即時監測與回報環境參數. 除了可以解決溫室環境因素所造成的各種農業損失外, 同時達到降低人力需求的目標。

農作物生長監測與預測模型－以萵苣為例

為了解決土壤濕度感測器esp32的問題，作者羅佑晨 這樣論述：

本研究結合智慧農業、物聯網、機器學習、影像辨識等技術，建立農作物生長環境監測系統以及生長預測模型，運用此模型可預測農作物生長情況，配合感測系統查看農作物生長環境，採取行動調整為符合生長的條件，幫助自耕小農在經歷氣候變遷且人力資源不足的情況下，能夠適時改變農作物的生長環境，因而有效的管理作物生長。本研究以物聯網架構建立農作物生長環境監測系統，感知層使用Arduino結合溫濕度、土壤濕度以及日照度感測器紀錄環境數據，加上Raspberry Pi 搭配網路攝影機進行作物成長影像紀錄；透過無線網路連接平台層，以Thing speak平台作為雲端提供農民進行實時數據儲存與監看；應用層部分則包含數據整理

與分析、成長模型建立與運用。本研究以萵苣生長進行系統驗證與數據實驗，依照文獻記載之水足跡，設計在不同灌溉水量的生長情況下執行多組為期30天之種植實驗。於實驗期間，以生長環境監測系統收集環境以及成長數據，並建立類神經網路模型、長短期記憶神經網路以及多元迴歸分析模型，利用所建立之模型按照各組實驗之環境數據對該組萵苣生長情況進行效果確認。比較結果顯示，類神經網路模型以及長短期記憶神經網路模型於多種不同的萵苣生長環境中，能夠對萵苣生長具有較高準確率的預測。此兩種模型提前發現萵苣不正常生長情況，將來可以配合生長環境監測系統確認灌溉水量之控制，為小農提供相對於經驗法則而言較為數據化的萵苣種植依據。