融合冠层体积与病害检测的变量施药技术：农药减量增效新策略

针对传统果园连续施药模式导致的农药浪费与环境污染问题，中国研究人员创新性地开发了一种融合冠层体积（LiDAR测量误差4.34%）与实时病害检测（准确率82.6%）的双模态传感变量施药系统。该系统通过动态整合病害严重程度与冠层体积数据，实现农药用量自适应优化，较传统施药减少74.0%化学药剂使用（低病害程度）和42.7%（高病害程度），对梨锈病防治效果达86.53%的同时节省66.4%药量，为精准农业提供关键技术支撑。

　　

在果园管理中，农药喷洒如同双刃剑——保障果实产量与品质的同时，传统"一刀切"的连续喷洒模式正造成触目惊心的资源浪费与环境负担。数据显示，当前果园施药过程中高达60%的农药飘移至非目标区域，不仅推高生产成本，更导致土壤污染与生态破坏。更矛盾的是，茂密健康的果树冠层往往需要更少农药保护，而现有基于冠层体积的变量施药技术（如LiDAR系统）却反向增加这类树木的药量。这种技术缺陷与农业可持续发展需求间的巨大鸿沟，呼唤着新一代智能施药系统的诞生。

南京农业大学等机构的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究，开创性地将病害严重程度量化引入变量施药决策系统。通过集成LiDAR冠层体积测量（误差低至3.15%）与机器视觉病害识别（准确率82.6%）的双模态传感技术，构建了全球首个融合植物健康状态与形态特征的动态施药算法。

关键技术方法
研究采用履带式变量施药平台，搭载多管道气流输送系统。核心传感模块包含：1）LiDAR扫描仪实现冠层体积实时测量（0.3-1.2 m/s移动速度下测试）；2）高光谱成像系统进行梨锈病等病害识别；3）多传感器数据融合算法动态调整喷量。田间试验以不同孔隙度（25.04%-54.78%）梨树为对象，对比传统施药、仅体积变量施药及新系统的药效差异。

研究结果

变量施药系统设计
履带式平台配备1.1 kW电机驱动，通过高压水管与离心风机实现药液雾化输送。创新性地在喷杆布置间距30 cm的电磁阀，响应时间<50 ms，确保按需精准启闭。

冠层体积测量精度
冠层孔隙度与移动速度显著影响测量误差：低孔隙（25.04%）+低速（0.3 m/s）组合误差仅3.15%，而高孔隙（54.78%）+高速（1.2 m/s）误差达19.37%。系统通过速度自适应算法将平均误差控制在4.34%。

病害识别性能
梨锈病检测模型在自然光强5,000-100,000 lux条件下保持稳定，准确率82.6%。研究发现病害严重程度与冠层体积呈负相关（r=-0.73），验证了健康大冠层树木需减量施药的假设。

施药减量效果
与传统连续喷洒相比：1）低病害程度下减少74.0%药量；2）高病害程度（如梨锈病爆发期）仍节省42.7%药量。针对梨锈病的14天防治周期测试显示，新系统药效达86.53%，较传统和体积变量施药分别节省66.4%和22.2%药量。

结论与意义
该研究突破了传统变量施药技术仅依赖冠层体积的局限，首次实现"形态-病理"双维度精准调控。通过LiDAR与机器视觉的跨模态融合，建立病害风险补偿机制——当系统检测到健康大冠层时自动降低施药量，而病害小冠层则获得靶向增量。这种智能决策使得梨园农药使用量实现断崖式下降，同时维持甚至提升防治效果。

从技术演进视角看，这项研究标志着精准农业从"几何驱动"迈向"病理驱动"的新阶段。中央高校基本科研业务费（KYCYXT2022016）等项目的支持，凸显其服务国家农药减量增效战略的价值。未来，该系统的推广不仅可降低果农30%以上的生产成本，更将为农业面源污染治理提供关键技术方案，助力"双碳"目标下的绿色农业发展。