基于冠层特征的果园仿形变量喷雾机设计与田间雾滴沉积性能评估

《Agronomy》：Effects of Irrigation and Potassium Fertilizer on Sugar Dynamics and Ripening in Arbequina Olives Across Harvest Seasons

　　

常规果园喷雾常存在喷雾参数与果树冠层空间结构不匹配的问题，导致雾滴沉积不均和喷雾利用率低。针对上述问题，研究人员研制了一种基于冠层特征的仿形变量果园喷雾机。采用激光雷达（LiDAR）获取果树冠层空间信息，并据此建立冠层轮廓特征与仿形调节参数之间的映射关系。设计了由升降平台、平移机构和五段式仿形喷雾臂组成的仿形调节机构，以实现喷头位置和喷雾方向随冠层形态的自适应调节。此外，构建了基于有效冠层体积的变量喷雾模型，以实现喷雾量与冠层空间分布的动态匹配。在高纺锤形苹果园开展田间试验，以评估所研制喷雾机的性能。结果表明，在冠层自适应喷雾模式下，叶片正面平均雾滴覆盖率（coverage rate）为37.65%，垂直变异系数（CV）为2.83%。冠层上层、中层和下层的水平变异系数分别为11.50%、8.03%和5.73%。与固定位置定量喷雾模式相比，冠层自适应喷雾模式使地面喷雾损失降低69.47%，耗水量降低51.93%。总体而言，冠层自适应喷雾模式提高了雾滴沉积均匀性，降低了地面喷雾损失和喷雾量，显示出其在果园精准植保中的潜力。

研究背景：果园精准喷雾是降低农药投入、提高农药利用效率、保障果品安全和促进果业绿色发展的重要技术途径。果树冠层随品种、生长状态和空间位置变化，冠层高度、冠幅及枝叶分布差异明显，常规固定作业参数喷雾难以适应复杂冠层结构，易造成雾滴沉积不均、地面损失增加和农药利用率下降。现有研究多集中于基于冠层信息的变量喷雾、喷雾装备空间仿形调节和智能协同控制，已实现由固定喷雾向变量喷雾、由参数调节向空间仿形控制的转变，但对复杂三维果树冠层结构的适应性仍有限，喷雾姿态与喷雾量之间的协同控制尚未充分实现。为此，研究人员研制基于冠层特征的仿形变量果园喷雾机，通过获取冠层空间轮廓信息建立冠层特征与仿形调节参数映射，实现喷雾姿态自适应调节，并基于有效冠层体积建立喷雾量调控关系，实现喷雾姿态与变量喷雾协同控制，并通过田间试验评估作业性能。研究结果表明，该方法可提高冠层内雾滴沉积均匀性，降低地面喷雾损失和耗水量，为果园精准喷雾装备研发提供技术支持。

关键技术方法（≤250字）：试验样本来源于2025年9月10—13日河南省洛阳市洛宁县标准化高纺锤形苹果园，行距4 m、株距1 m、树高3.4 m、平均冠幅1.1 m、干高0.7 m；随机选取9株生长条件相近的高纺锤形苹果树，分3组、每组3株。关键技术包括：LiDAR（激光雷达，light detection and ranging）获取冠层点云；Andrew单调链算法提取凸包并等间隔插值获得连续冠层轮廓；随机抽样一致性（RANSAC，random sample consensus）拟合各作业区轮廓线并计算倾角；建立五段式仿形臂姿态映射；基于有效冠层体积（V_e）构建变量喷雾模型，并以脉宽调制（PWM，pulse width modulation）调节流量；采用水敏纸（WSP，water-sensitive paper）采样、DepositScan?与ImageJ图像分析及液位差法测定耗水。

研究结果：
3.1 冠层雾滴沉积结果。通过水敏纸采集叶片正面和反面雾滴沉积图像并分析覆盖率、沉积量和变异系数，比较冠层自适应喷雾模式（CASM，canopy-adaptive spraying mode）与固定位置定量喷雾模式（FQSM，fixed-position quantitative spraying mode）的沉积分布差异。
3.1.1 冠层雾滴覆盖率。FQSM下叶片正面和反面平均覆盖率分别为57.34%和29.60%，不同采样位置差异较大，外层采样点覆盖率一般高于冠层中心和对侧区域，正面覆盖率明显高于反面；CASM下正面和反面平均覆盖率分别为37.65%和19.03%，虽整体覆盖率低于FQSM，但采样位置间差异明显减小，表明CASM可根据冠层空间轮廓动态调整喷头方向和施药参数，减少过量沉积并提高利用效率。
3.1.2 苹果树冠层内雾滴垂直分布特征。FQSM下正面和反面垂直变异系数分别为5.54%和6.21%，正面上层、中层、下层平均覆盖率分别为53.58%、60.21%和58.22%，均高于最低施药要求33%，反面分别为31.73%、28.50%和28.58%，未满足要求；CASM下正面和反面垂直变异系数分别降至2.83%和6.92%，正面各层平均覆盖率分别为37.94%、36.47%和38.54%，均满足要求，反面分别为18.35%、20.55%和18.19%，仍低于要求。CASM下各层覆盖率标准差较低，表明基于冠层特征的自适应调节有助于提高不同冠层位置沉积稳定性，并可在保持施药水平的同时减少不必要施药；反面沉积不足可能与辅助气流末端衰减、叶片扰动和雾滴穿透能力不足有关。
3.1.3 苹果树冠层内雾滴水平分布特征。FQSM下正面上层、中层、下层水平变异系数分别为38.61%、37.20%和27.90%，反面分别为33.96%、40.05%和37.98%，沉积主要集中于靠近喷雾机的外层采样点，冠层中心和对侧区域覆盖率较低；CASM下正面水平变异系数降至11.50%、8.03%和5.73%，反面降至14.57%、22.72%和20.12%，表明仿形调节使喷雾方向与冠层空间结构更好匹配，降低了不同水平位置沉积差异。
3.2 喷雾液利用效率。
3.2.1 耗水量分析。FQSM和CASM每株实际耗水量分别为12.92 L和6.21 L，CASM较FQSM降低51.93%，主要归因于基于有效冠层体积的变量施药策略，使供液量与冠层空间分布匹配，在维持所需冠层覆盖的同时减少非靶标区域供液和浪费。
3.2.2 地面损失分析。通过地面网格采样水敏纸测定单位面积沉积量，FQSM下地面采样点平均沉积量为30.40 μL/cm²，CASM降至9.28 μL/cm²，较FQSM降低69.47%，表明CASM依据冠层轮廓调整喷头方向并按有效冠层体积调节施药量，可减少非靶标地面沉积，提高农药利用效率并降低果园环境污染风险。
3.3 讨论。研究提出基于冠层特征的仿形变量喷雾方法，针对常规果园喷雾中喷头位置与冠层结构匹配差、喷雾参数难以适应冠层变化等问题，通过获取冠层空间轮廓信息建立冠层结构特征与喷雾机构运动参数映射，实现喷头位置和喷雾方向随冠层形态动态调整，同时基于有效冠层体积调节施药量，实现喷雾方位与施药参数协同优化。与仅依据冠层结构信息调节施药量或喷头位置的研究相比，该研究综合考虑喷头空间方位与冠层结构特征的匹配关系，仿形机构可动态调整喷雾距离和喷雾方向，并按有效冠层体积变化同步调节施药量。局限包括：叶背面雾滴沉积不足，仍有优化空间，可通过提高喷雾压力和出口风速增强雾滴穿透能力，但需进一步明确辅助气流传递机制并进行仿真分析与优化，且过高喷雾压力和出口风速可能增加雾滴漂移、农药损失并改变沉积分布；田间药效评价体系仍需完善，本研究采用清水喷雾结合水敏纸分析评价雾滴沉积特征，尚未在真实施药条件下开展长期病虫害防治试验；试验仅采用9株苹果树、分3组、每组3株，且于9月在高纺锤形苹果树上开展，尚未进一步评估不同生长阶段下系统的适用性，冠层高度、冠幅、叶密度、叶面积和枝叶分布等随生育期变化可能影响LiDAR冠层表征、喷雾臂仿形调节、气流分布和雾滴沉积，后续需开展多生育期系统试验验证适应性和稳健性。

研究结论翻译：针对高纺锤形苹果树冠层空间变异较大、常规喷雾作业中喷头方向与冠层轮廓不匹配以及喷雾量难以准确调控等问题，研究人员研制了基于冠层特征的仿形变量果园喷雾机，建立了冠层轮廓驱动的仿形调节方法和基于有效冠层体积的变量喷雾方法，并开展田间试验评估所研制喷雾机性能。主要结论如下：（1）设计了基于冠层特征的五段式仿形调节系统。采用LiDAR获取果树冠层空间信息，建立冠层轮廓特征与喷雾臂姿态参数之间的映射关系，实现喷头位置和喷雾方向的自适应调节；同时构建基于有效冠层体积的喷雾量调控模型，实现喷雾臂姿态与喷雾量的协同调节，提高喷雾系统对复杂冠层结构的适应性。（2）田间试验结果表明，冠层自适应喷雾模式有效提高了冠层内喷雾覆盖均匀性。在冠层自适应喷雾模式下，冠层叶片正面平均喷雾覆盖率为37.65%，垂直变异系数为2.83%；冠层上层、中层和下层的水平变异系数分别为11.50%、8.03%和5.73%。与固定位置定量喷雾模式相比，地面喷雾损失降低69.47%，耗水量降低51.93%。结果表明，冠层自适应喷雾模式可在提高喷雾覆盖均匀性的同时降低地面喷雾损失和耗水量，显示出其在果园精准喷雾中的应用潜力。总体而言，基于冠层特征的仿形变量果园喷雾机将冠层信息感知、喷雾臂姿态调节和喷雾量控制集成于协同系统，结果证明了将冠层感知与仿形调节及变量喷雾策略相结合的可行性，为果园精准喷雾装备研发提供技术支撑。