基于深度传感与LiDAR系统的观赏树木成熟度评估及精准施药技术研究

为解决观赏树木种植中人工评估效率低、施药不精准等问题，研究人员整合RGB-D相机与LiDAR技术，开发了树干直径与冠层体积自动化测量系统。通过FastSAM分割和凸包算法，实现树干直径平均误差0.23%（Plot-1）和1.11%（Plot-2），冠层体积误差10.99%-13.01%，并精准分类树木成熟度。该研究为苗圃智能化管理提供了可靠的技术支撑，推动精准农业可持续发展。

　　

在观赏树木种植产业中，树木成熟度评估和农药喷洒效率一直是困扰从业者的难题。传统人工测量树干直径和冠层体积不仅耗时耗力，而且容易产生误差，导致资源浪费和环境污染。以美国橡树苗圃为例，每年因非精准施药造成的经济损失高达数百万美元。更棘手的是，劳动力短缺使得苗圃管理雪上加霜，亟需自动化解决方案。

美国佐治亚大学的研究团队创新性地将深度传感技术与激光雷达相结合，开发出一套能够同时评估树木成熟度和计算精准施药量的智能系统。这项发表在《Smart Agricultural Technology》的研究，通过ZED 2 RGB-D相机测量树干直径，Velodyne VLP-16 LiDAR扫描冠层结构，结合FastSAM图像分割和点云处理算法，实现了对树木生长参数的精准量化。

关键技术包括：1）基于FastSAM的树干自动分割技术，在10张测试图像中取得0.933的F1分数；2）点云配准中的点对平面ICP算法，用于多帧LiDAR数据拼接；3）凸包算法计算冠层体积；4）统计离群值去除（SOR）和体素网格滤波等点云优化方法。研究选取佐治亚州Watkinsville苗圃的32棵纳托尔栎树（Quercus nuttallii）作为实验样本，分为地形差异明显的两个地块（Plot-1和Plot-2）进行验证。

树干直径测量结果
在Plot-1中，RGB-D系统测得树干直径的平均绝对误差仅为0.23%，RMSE为0.03米；Plot-2因地形复杂误差略高（1.11%）。通过最小二乘圆拟合算法，系统能以毫米级精度测量6英寸（0.15米）高度处的树干直径，与人工卡尺测量结果高度一致（R2=0.99）。

树木成熟度分类
根据美国国家苗圃标准（ANSI），将树木分为成熟（≥2.5英寸）、半成熟和幼树三类。Plot-1的16棵样本中有10棵达到成熟标准，而Plot-2仅5棵，该系统分类结果与人工判断完全一致，验证了其在商业决策中的可靠性。

冠层体积测算
LiDAR扫描结合凸包算法测得Plot-1冠层体积平均误差10.99%（RMSE=0.37 m3），Plot-2误差13.01%。虽然存在部分遮挡导致的测量偏差，但相比传统圆柱体近似法，该方法能更精确捕捉不规则冠层形态。

精准施药量计算
根据Furness等提出的冠层滞留容量模型（80 L/1000 m3），计算出单树施药量范围为0.04-0.35升。这种基于体积的计量方式可比传统均匀喷洒节省最多71%的农药用量，大幅降低生产成本和环境负荷。

该研究的创新之处在于首次将RGB-D与LiDAR技术协同应用于观赏树木管理，通过FastSAM实现全自动树干分割，避免了传统阈值法的局限性。虽然当前系统需逐树测量，但研究者指出，未来整合IMU（惯性测量单元）和GPS的移动机器人平台可解决效率瓶颈。值得关注的是，在坡度达3.6°的复杂地形中，系统仍保持稳定性能，证明其野外适用性。

这项技术不仅为苗圃数字化管理提供了新范式，其测量框架还可拓展至果树栽培等领域。随着边缘计算设备的发展，实时处理LiDAR点云和立体视觉数据将成为可能，最终实现"扫描-分析-施药"的全流程自动化，推动精准农业从理论走向大规模应用。