Наблюдение за ростом растений: timelapse-станция

Идея

Растение растёт слишком медленно, чтобы наблюдать в реальном времени. Timelapse сжимает неделю в минуту — и внезапно становится видно:

Фототропизм: стебель медленно поворачивается к свету
Нутация: стебель «ввинчивается» по спирали при росте
Никтинастия: листья складываются на ночь и раскрываются с рассветом
Прорастание: корень растёт строго вниз (гравитропизм), побег — вверх
Цветение: бутон раскрывается за часы

Всё это было предметом исследований Боше. Наш timelapse — это его крескограф, но визуальный.

Комплектация по уровням (от дешёвого к мощному)

Уровень 1 — ESP32-CAM (от 800 руб.)

Для чего: прорастание семян, грубый timelapse

Компонент	Цена
ESP32-CAM (OV2640, 2 Мп)	300–500 руб.
DHT22 (температура + влажность)	150–250 руб.
BH1750 (освещённость, лк)	100–150 руб.
LED-лента 5В белая (30 см) + транзистор MOSFET	200–300 руб.
Картонный корпус (DIY)	0 руб.
Итого	~800–1200 руб.

Камера снимает каждые N минут, изображения сохраняются на TF-карту или отправляются по WiFi. Управление — через браузер.

Уровень 2 — Raspberry Pi Zero 2W + Camera Module (от 3000 руб.)

Для чего: качественный timelapse, полный контроль, база для OpenSource-продукта

Компонент	Цена
Raspberry Pi Zero 2W	1500–2500 руб.
Camera Module 3 (12 Мп, автофокус)	1000–2000 руб.
DHT22 / SHT31 (T + RH)	200–400 руб.
BH1750 или TSL2591 (освещённость)	150–300 руб.
Реле/MOSFET для LED-освещения	100–200 руб.
Корпус напечатанный / картонный	0–500 руб.
Итого	~3000–6000 руб.

Raspberry Pi OS + Python: полный контроль через SSH и веб-интерфейс. ffmpeg компилирует timelapse прямо на устройстве.

Уровень 3 — Старый смартфон (от 500 руб.)

Для чего: у всех есть старый телефон, максимально дешёво

Старый Android-смартфон + приложение TimeLapse Camera (бесплатно) + MQTT-датчики (ESP8266 + DHT22) = полноценная станция. Управление светом — умная розетка (~500 руб.) через Home Assistant или MQTT.

Что наблюдаем и измеряем

Параметр	Датчик	Частота
Фото растения	Камера	каждые 5–60 мин
Температура воздуха	DHT22 / SHT31	каждые 5 мин
Относительная влажность	DHT22 / SHT31	каждые 5 мин
Освещённость (лк)	BH1750 / TSL2591	каждые 5 мин
Влажность почвы	ёмкостный датчик	каждый час

Все данные сохраняются в CSV. ИИ-форма строит корреляции: скорость роста vs температура, влажность, длина светового дня.

Timelapse: техника

Интервал съёмки: 5 мин (для быстрорастущих) — 60 мин (для долгосрочных)
Освещение: строго постоянное и одинаковое каждый кадр — только так timelapse не «мигает». Реле/MOSFET включает LED за 2 сек до съёмки, выключает после.

Компиляция (ffmpeg):

ffmpeg -framerate 24 -pattern_type glob -i '*.jpg' \
       -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p timelapse.mp4

Стабилизация: растение не двигаем, камера на жёстком штативе.
Белый баланс: фиксированный (иначе цвет «плывёт» между кадрами).

Научная программа наблюдений

Проект A: Прорастание (7–14 дней)

Фасоль, горох, подсолнух. Наблюдаем гипокотиль, геотропизм корня, фототропизм первого листа. Строим график высоты (в пикселях) от времени.

Проект B: Никтинастия (3–7 дней)

Кислица (Oxalis) или мимоза. Листья складываются ночью, раскрываются днём. Автоматически измеряем «угол открытия» по изменению яркости пикселей.

Проект C: Фототропизм (5–10 дней)

Проросток у окна. Меняем сторону освещения на 3-й день. Фиксируем угол отклонения. Сравниваем с данными крескографа (если оба эксперимента идут).

Проект D: Влияние условий (30+ дней)

Два растения в одинаковых горшках: одно при 18°C, другое при 25°C. Или одно при 8/16 ч день/ночь, другое при 12/12. Сравнение скоростей роста.

OpenSource-продукт: PlantCam

Текущие системы либо дорогие ($200–500+), либо не дают доступа к данным датчиков.

Концепция PlantCam:

Python-пакет (pip install plantcam)
FastAPI-сервер с веб-интерфейсом (браузерное управление)
Поддержка: ESP32-CAM, Raspberry Pi Camera, USB-вебкамеры, gphoto2 (DSLR)
Встроенный планировщик (APScheduler): интервальная съёмка + управление светом
Логгирование датчиков (DHT22, SHT31, BH1750) в SQLite/CSV
Автокомпиляция timelapse через ffmpeg
REST API для интеграции с другими системами
Лицензия: MIT

Стек: FastAPI + APScheduler + SQLite + picamera2/gphoto2/OpenCV + ffmpeg. Полностью совместим с существующим бэкендом платформы.

Потенциал: научные кружки, школьные теплицы, любительская гидропоника, ботанические сады, сити-фермерство, научные журналы (воспроизводимость).

Вопросы для обсуждения

Крескограф Боше увеличивал движение корня в 10 000 раз и рисовал кривую на закопчённом барабане. Timelapse сжимает время в 200–1000 раз и сохраняет видео. Оба метода делают невидимое видимым, но разными способами. Чем пространственное усиление отличается от временного сжатия как научных инструментов?
Растение «знает», где верх и где свет — без мозга и нервной системы. Фототропизм и геотропизм — это поведение или просто химия? Где граница между «реакцией» и «поведением»?
В проекте B (никтинастия) листья складываются ночью. Если поставить растение под непрерывный свет — ритм сохранится несколько дней, потом собьётся. Это внутренние часы. Чем биологические часы растения похожи на циркадные ритмы человека и чем отличаются?
Для надёжного timelapse нужно постоянное освещение каждого кадра: включать LED за 2 секунды до съёмки, выключать после. Если не сделать этого — видео будет «мигать». Почему этот технический артефакт может испортить научный вывод? Приведите пример, как «мигание» исказит измерение угла отклонения стебля.
PlantCam планируется как open-source продукт (MIT-лицензия). Ботанические сады, школы, научные журналы — потенциальные пользователи. Что нужно, чтобы любительская разработка стала инструментом, которому доверяют учёные?