基于LiDAR与自适应DBSCAN-α-shape算法的葡萄园分层变量施药系统设计与田间验证

针对葡萄园病虫害防治中农药利用率低（20%-30%损失）及冠层结构复杂导致的施药不均问题，Sun Zhongyi团队开发了集成LiDAR传感与多通道喷嘴的分层变量施药系统。通过自适应DBSCAN聚类和改进α-shape算法实现冠层点云分割与体积估算，结合PWM占空比控制模型动态调节喷量。田间试验表明，该系统较恒量施药节省农药37.3%-55.2%，为复杂作物场景精准施药提供理论技术支撑。

　　

葡萄生产中长期面临农药过度使用的难题，传统施药方式因无法适应葡萄冠层叶片分布不均的特点，导致20%-30%的农药流失，不仅加速害虫抗药性发展，更造成严重的环境污染。尤其当葡萄藤进入生长旺盛期，其垂直方向上分层的枝叶结构（平均高度达2.15米）使得常规喷雾难以实现有效覆盖。现有变量施药技术多针对苹果、柑橘等孤立果树开发，而葡萄藤特有的"V"形棚架栽培模式（行距3米、株距1米）要求更精细的立体化施药策略。

为破解这一难题，沈阳农业大学Sun Zhongyi团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，设计出基于LiDAR（激光雷达）的履带式风助分层变量施药系统。该系统创新性地将自适应DBSCAN（基于密度的空间聚类）与改进α-shape（α形状）算法结合，通过Slamtec A1激光雷达（探测距离12米）实时扫描冠层，将葡萄藤垂直划分为上（1400-2150mm）、中（720-1400mm）、下（0-720mm）三层。ST^M32控制器根据每层体积动态调节6组对称布置的扇形喷嘴（间距200mm，喷角20°）的PWM（脉冲宽度调制）占空比（20%-80%有效范围），配合轴流风机增强雾滴穿透性。

关键技术包含：1）采用cKDTree数据结构加速点云邻域搜索，通过统计离群值去除（SOR）过滤噪声；2）创新自适应α-shape算法，通过增量α值优化轮廓重建，辅以凸包（Convex Hull）和网格近似（Grid Approximation）补偿缺失数据；3）建立0.4MPa压力下的PWM流量模型（R²=0.9808），实现喷量-冠层体积-行进速度（1.0-1.4m/s）的闭环控制。

研究结果显示：在标准速度1m/s下，系统检测到体积较大的上层冠层雾滴覆盖率达60.27%，较下层提升11.4%。通过水敏纸测试证实，内部区域覆盖率达52.08%，较外部区域（46.06%）显著提高。与恒量施药相比，变量模式在1.4m/s高速作业时农药用量减少55.2%（146mL vs 326mL），且覆盖率稳定在42.5%，满足NY/T 650-2002标准（≥33%）。

该研究突破性地解决了葡萄藤立体冠层的精准施药难题：1）改进的DBSCAN-α-shape算法使体积估算误差低于6%；2）分层控制策略适应"Jinhuanghou"品种1.0-1.3m的冠层厚度变异；3）履带底盘（宽度700mm）确保棚架间作业稳定性。未来通过多视角LiDAR融合和边缘计算优化，可进一步提升系统在复杂果园环境中的实时性。这项技术为葡萄园减药增效提供了可推广的智能化解决方案，对实现联合国可持续发展目标中"负责任的农药使用"具有重要实践意义。