周良富，薛新宇，周立新，張 玲，丁素明，常 春，張學(xué)進(jìn)，陳 晨

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果園變量噴霧技術(shù)研究現(xiàn)狀與前景分析

周良富，薛新宇※，周立新，張 玲，丁素明，常 春，張學(xué)進(jìn)，陳 晨

（農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，農(nóng)業(yè)部現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，南京 210014）

果園變量噴霧是提高農(nóng)藥有效利用率、提升果品品質(zhì)的重要手段之一，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。為明確果園變量噴霧技術(shù)與裝備已處的研究階段、所面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展的方向，該文從果園變量噴霧技術(shù)中冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)與重構(gòu)、施藥智能決策和變量噴霧執(zhí)行系統(tǒng)3個(gè)主要環(huán)節(jié)，重點(diǎn)概述了冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)的主要技術(shù)手段及其優(yōu)缺點(diǎn)，認(rèn)為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、超聲波傳感技術(shù)、LIDAR（light detection and ranging）探測(cè)技術(shù)及其相互之間的組合傳感技術(shù)是未來(lái)最主要發(fā)展的冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)技術(shù)；綜述了當(dāng)前所采用的基于果園面積GA（ground area）模型、基于冠層高度的LWH（leaf wall height）模型、基于樹(shù)體面積的LWA（leaf wall area）模型和基于冠層體積的TRV（tree row volum）模型，在此基礎(chǔ)上闡述了這4種模型之間的內(nèi)在聯(lián)系；在分析了對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策、離散型決策和連續(xù)型決策模型的現(xiàn)狀和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出基于模糊算法的施藥量智能連續(xù)決策是未來(lái)重要的發(fā)展方向；從果園變量噴霧機(jī)所采用的傳感技術(shù)、決策模型和所取得的技術(shù)指標(biāo)方面論述了當(dāng)前世界最典型的裝備現(xiàn)狀，進(jìn)一步分析了施藥量調(diào)控系統(tǒng)、風(fēng)量調(diào)控系統(tǒng)和噴霧位置調(diào)控系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，提出了風(fēng)量快速調(diào)控系統(tǒng)和噴霧位置快速響應(yīng)系統(tǒng)的發(fā)展方向，以期為果園變量噴霧技術(shù)與裝備研究提供參考。

噴霧； 農(nóng)藥；機(jī)械化； 植保機(jī)械；果園噴霧機(jī)；變量噴霧；風(fēng)送噴霧；LIDAR

0 引 言

風(fēng)送噴霧是當(dāng)前果園施藥最常用的技術(shù)，將農(nóng)藥按照固定劑量噴施于冠層靶標(biāo)，其施藥作業(yè)參數(shù)不能根據(jù)果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)（如樹(shù)冠體積、葉面積、樹(shù)高、樹(shù)齡和生產(chǎn)季節(jié)等）自動(dòng)調(diào)節(jié)[1]，進(jìn)而造成沉積在單位葉片面積上的藥液極不均勻，導(dǎo)致局部過(guò)量施藥和局部防效不理想并存的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響果品品質(zhì)。因此開(kāi)展果園變量施藥技術(shù)研究是果園可持續(xù)發(fā)展的必然技術(shù)選擇。

果園變量噴霧技術(shù)最早開(kāi)始于上世紀(jì)70年代，在計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子技術(shù)發(fā)展推動(dòng)下，隨著各類傳感檢測(cè)元器件的成熟、計(jì)算機(jī)存貯和處理數(shù)據(jù)的加快，果園變量噴霧技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前廣大學(xué)者研究的熱點(diǎn)方向。本文從果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)方法、噴霧量計(jì)算與決策模型及變量噴霧系統(tǒng)及機(jī)具3個(gè)方面評(píng)述當(dāng)前的研究進(jìn)展，這3方面也是果園變量噴霧最主要的3個(gè)環(huán)節(jié)，在此基礎(chǔ)上提出果園變量噴霧技術(shù)的發(fā)展前景，以期為后續(xù)研究提供技術(shù)參考。

1 果園變量噴霧機(jī)概述及現(xiàn)狀

果園噴霧機(jī)主要包括冠層信息采集系統(tǒng)、噴霧量控制系統(tǒng)和變量噴霧系統(tǒng)3個(gè)子系統(tǒng)，如圖1所示。其主要工作流程如下：采用非接觸式的冠層探測(cè)手段獲取果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)點(diǎn)云信息，利用適當(dāng)?shù)乃惴?gòu)建出果樹(shù)冠層的3D結(jié)構(gòu)模型；在大量試驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建出與冠層信息相適應(yīng)的施藥量計(jì)算與決策模型；變量噴霧系統(tǒng)根據(jù)決策模型反饋出的施藥作業(yè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)基于冠層特征的變量噴霧。

圖1 變量噴霧機(jī)主要系統(tǒng)構(gòu)成

當(dāng)前已經(jīng)有很多學(xué)者在已有的噴霧機(jī)基礎(chǔ)上加裝變量噴霧系統(tǒng)，如西班牙的Gil和Escolà分別在Hardi Arrow-F1000[2]和LE-600噴霧機(jī)[3]上模塊化植入變量噴霧系統(tǒng)而成的噴霧機(jī)，如圖2。

圖2 模塊化植入的變量噴霧機(jī)

還有如圖3根據(jù)果樹(shù)樹(shù)形特點(diǎn)研制的新型風(fēng)送變量噴霧機(jī)，國(guó)內(nèi)何雄奎等利用紅外探測(cè)技術(shù)[4]、結(jié)合靜電噴霧技術(shù)研制了果園自動(dòng)對(duì)靶靜電噴霧機(jī)[5]。表1為部分國(guó)家變量噴霧機(jī)在文獻(xiàn)上報(bào)道的技術(shù)指標(biāo)。后續(xù)章節(jié)將從變量噴霧機(jī)主要子系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀展開(kāi)分析。

圖3 新型果園變量噴霧機(jī)

表1 部分國(guó)家果園變量噴霧機(jī)現(xiàn)狀

2 果樹(shù)冠層信息采集系統(tǒng)

果樹(shù)冠層信息采集是變量噴霧最重要的環(huán)節(jié)之一，準(zhǔn)確的冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)是噴霧參數(shù)控制與執(zhí)行的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)的體積和面積參數(shù)主要根據(jù)人工測(cè)量樹(shù)高、樹(shù)寬和樣本葉片面積來(lái)計(jì)算，這種破壞性的采摘果樹(shù)葉片樣本的方法不僅效率低而且成本高。進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，各種非接觸式的測(cè)量方法被應(yīng)用到果樹(shù)冠層測(cè)量中，包括微波雷達(dá)法、高清X射線掃描法、光學(xué)傳感法、超聲波傳感法、立體視覺(jué)法和LIDAR傳感法在果樹(shù)冠層測(cè)量中都有應(yīng)用[15-16]，還有如采用無(wú)線電掃描法測(cè)量樹(shù)冠結(jié)構(gòu)[17]。表2主要列舉了當(dāng)前文獻(xiàn)報(bào)道的各種冠層結(jié)構(gòu)信息采集方法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)，其中微波雷達(dá)法、高清X射線掃描法、光學(xué)傳感法在果樹(shù)冠層測(cè)量中具有明顯的缺點(diǎn)，因此在后續(xù)小節(jié)中主要介紹立體視覺(jué)法、超聲波傳感法和LIDAR傳感法及其系統(tǒng)在果樹(shù)冠層探測(cè)中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀。

2.1 超聲波傳感測(cè)量系統(tǒng)

超聲波測(cè)量的原理與雷達(dá)和聲吶測(cè)量原理類似，即時(shí)間差距法。超聲波發(fā)射器向某一方向發(fā)射超聲波，在發(fā)射時(shí)刻的同時(shí)開(kāi)始計(jì)時(shí)，超聲波在空氣中傳播時(shí)碰到障礙物就立即返回來(lái)，超聲波接收器收到反射波就立即停止計(jì)時(shí)。根據(jù)超聲波在空氣中的傳播速度和計(jì)時(shí)器記錄的測(cè)出發(fā)射和接收回波的時(shí)間差，計(jì)算出發(fā)射點(diǎn)距障礙物的距離[18]。超聲波傳感測(cè)量系統(tǒng)魯棒性能好、價(jià)格低等優(yōu)點(diǎn)，但由于超聲波在傳輸過(guò)程中巨大的角度發(fā)散嚴(yán)重影響系統(tǒng)分辨率和測(cè)量精度，而且超聲波傳感測(cè)量系統(tǒng)在果園中的應(yīng)用都需要一組超聲波傳感器配合使用[19]。

圖4為典型的超聲波測(cè)量果樹(shù)冠層體積超聲波測(cè)量系統(tǒng)，圖中系統(tǒng)噴霧機(jī)一側(cè)安裝有3個(gè)超聲波超感器，通過(guò)超聲波傳感器測(cè)出冠層外邊界與每個(gè)傳感器之間的距離，根據(jù)式（1）[20]計(jì)算每個(gè)區(qū)域的冠層寬度，然后分別按式（2）～（3）[21]計(jì)算區(qū)域冠層面積和樹(shù)冠總 體積。

式中B為第個(gè)超聲波傳感器測(cè)量出的冠層厚度，m；為果樹(shù)單行總長(zhǎng)，m；W為超聲波測(cè)量的切片長(zhǎng)度，W與超聲波測(cè)量頻率和作業(yè)制度有關(guān)，m；為樹(shù)高，m；

國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于超聲波傳感器研發(fā)了各種果樹(shù)冠層探測(cè)系統(tǒng)，Roper于1988年就在已有噴霧機(jī)上不同的高度每側(cè)安裝5個(gè)超聲波傳感器，根據(jù)超聲波測(cè)量出來(lái)的冠層結(jié)構(gòu)信息來(lái)指導(dǎo)變量噴霧作業(yè)[33]。Giles等的試驗(yàn)顯示超聲波測(cè)量系統(tǒng)可以精確測(cè)量果樹(shù)的高度及寬度，相對(duì)誤差小于10%[34]，而且選用精度高的超聲波傳感器最小可以測(cè)量出直徑為3~4 cm的障礙物，但是超聲波束在傳輸過(guò)程中擴(kuò)散角度大，因此難以測(cè)出較小的冠層間隙，根據(jù)傳感器與冠層間的距離不同，最小的檢測(cè)間隙為35~120 cm[35]。翟長(zhǎng)遠(yuǎn)等[36]選用946-A4V-2D-2C0-175E型超聲波測(cè)距傳感器開(kāi)發(fā)了樹(shù)型噴灑靶標(biāo)外形輪廓探測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)，并以仿真樹(shù)冠和花期櫻桃樹(shù)樹(shù)冠進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，樹(shù)冠體積探測(cè)精度分別為92.8%和90%。Zaman等[37]將樹(shù)冠體積的超聲波測(cè)量值與手工測(cè)量值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示，在95%的置信水平下，超聲波測(cè)量與手工測(cè)量的誤差為–17.37%～28.71%。Jejcic等[38]在噴霧機(jī)上設(shè)計(jì)了一套超聲波測(cè)量系統(tǒng)，通過(guò)反射超聲波強(qiáng)度來(lái)評(píng)價(jià)冠層密度，同時(shí)驗(yàn)證了一組超聲波可以有效地檢測(cè)果樹(shù)靶標(biāo)位置。但在非標(biāo)準(zhǔn)果園應(yīng)用時(shí)，由于局部樹(shù)枝生長(zhǎng)出主體冠層，此類樹(shù)枝阻擋了大部分的聲波造成冠層實(shí)際信息丟失。Escolà等[39]在實(shí)驗(yàn)室和田間條件下評(píng)估了超聲波測(cè)量蘋(píng)果樹(shù)冠的性能，提出了多超聲波并用時(shí)傳感器的安裝間距問(wèn)題，即在標(biāo)準(zhǔn)樹(shù)型下超聲波傳感器的安裝間距≥0.6 m時(shí)，可以較準(zhǔn)確測(cè)量出樹(shù)冠的結(jié)構(gòu)參數(shù)。Hong等[25]在模擬田間條件下，研究了環(huán)境參數(shù)與作業(yè)參數(shù)對(duì)超聲波傳感器測(cè)量精度的影響，研究結(jié)果顯示低溫室外條件、自然風(fēng)速、粉塵及作業(yè)速度對(duì)測(cè)量精度影響不顯著，而噴頭與傳感器安裝的相對(duì)位置對(duì)測(cè)量精度影響顯著，而且多傳感器同時(shí)使用時(shí)需避免超聲波束相互干擾。為避免傳感器與噴頭及其之間的相互干擾，Tomas等[40]通過(guò)在傳感器上安裝防水罩，按照一定順序逐個(gè)開(kāi)啟傳感器。文獻(xiàn)[1]還總結(jié)了制約超聲波測(cè)量樹(shù)冠體積精度的影響因素及解決途徑。

表2 樹(shù)冠結(jié)構(gòu)參數(shù)檢測(cè)主要方法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)

2.2 機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)

機(jī)器視覺(jué)法測(cè)量樹(shù)冠主要有數(shù)碼攝影法和立體視覺(jué)法（雙目視覺(jué)）2種。機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中的圖像采集器接收到靶標(biāo)面的反射光后，通過(guò)CCD或CMOS視覺(jué)傳感器將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為電信號(hào)矩陣[41]，而后通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換以數(shù)字信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)。丁為民等[42]基于數(shù)碼攝影法獲取樹(shù)冠圖像，通過(guò)圖像處理獲得樹(shù)冠圖像面積特征，以橢球型幾何結(jié)構(gòu)（圖5）來(lái)代替不同幾何結(jié)構(gòu)樹(shù)冠。然后由CvBox2D結(jié)構(gòu)體擬合出最接近輪廓的橢圓，得到長(zhǎng)軸尺寸、短軸尺寸、以及橢圓率/，采用最小二乘法和五點(diǎn)參數(shù)標(biāo)定法獲得普適性樹(shù)冠面積與體積相關(guān)關(guān)系模型，即得到與橢圓率的大小相關(guān)的樹(shù)冠體積計(jì)算模型。通過(guò)對(duì)梨樹(shù)以及桂花樹(shù)樣本的試驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)樹(shù)冠體積平均誤差分別為13.73%和10.48%。

與數(shù)碼攝影法通過(guò)2D圖像預(yù)測(cè)樹(shù)冠3D結(jié)構(gòu)相比，雙目視覺(jué)法增加了一個(gè)坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)樹(shù)冠空間結(jié)構(gòu)的3D定位，通過(guò)在線融合雙目圖像形成立體圖像，其圖像坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)按式（4）轉(zhuǎn)換。

注：R/2為噴霧機(jī)中心與樹(shù)干中心距離，m；H為樹(shù)高，m；e為超聲波傳感器與噴霧機(jī)中心距離，m；x為傳感器與冠層外表面距離，m；S為區(qū)域面積，m2；S1、S2、S3分別為每個(gè)超聲波傳感器測(cè)出的截面面積，m2；V為冠層體積，m3；V1、V2、V3分別為每個(gè)超聲波傳感器測(cè)出的冠層體積，m3；Wi為超聲波單次測(cè)量的長(zhǎng)度，m。

注：V為樹(shù)冠體積，m3；a、b、c分別表示橢球的長(zhǎng)半軸、中半軸和短半軸，m；x、y、z分別為空間坐標(biāo)系。

式中=/，其中為單像素尺寸，mm；為相機(jī)焦距，mm其各參數(shù)空間示意如圖6所示[43]。

蔡健榮等[44]利用雙目立體視覺(jué)原理計(jì)算果樹(shù)骨架特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)，并在空間坐標(biāo)原點(diǎn)采用12棱柱構(gòu)建各段樹(shù)枝模塊，通過(guò)仿射變換與其他模塊組合成果樹(shù)模型。Kise等[26]采用立體視覺(jué)法對(duì)果樹(shù)的三維場(chǎng)景進(jìn)行重構(gòu)，研究結(jié)果顯示樹(shù)高的重構(gòu)值與實(shí)測(cè)值最大誤差為0.09 m，均方差僅為0.04 m。該研究表明立體視覺(jué)系統(tǒng)的高度測(cè)量精度可以達(dá)到厘米級(jí)，同時(shí)為果樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)提供一種有效的手段，還可以用于估測(cè)樹(shù)冠尺寸及體積[45]。但立體視覺(jué)法存在需要校準(zhǔn)、而且精度沒(méi)有LIDAR傳感器高、不能適用于低光照條件的密閉果園等問(wèn)題。在線使用過(guò)程中3D數(shù)據(jù)的存貯和處理量大[46]，目前大多采用圖像信息在線提取后隨即刪除圖像，該方法有效緩解了圖像存貯難題，但對(duì)信息在線提取速度提出了更高的要求[47]。胡鵬程等[48]以精確的激光掃描三維模型為參照，采用豪斯多夫距離基于多視角立體視覺(jué)法植株三維重建模型進(jìn)行精度評(píng)估，重建精度2大于0.95，但該研究主要關(guān)注的是植株表型參數(shù)（葉片長(zhǎng)、寬、葉面積等）。但立體視覺(jué)在農(nóng)業(yè)三維場(chǎng)景重構(gòu)方面發(fā)揮著重要作用，F(xiàn)rancisco等[27]采用立體視覺(jué)法建立三維地形圖，該地形圖可以有效地應(yīng)用于農(nóng)機(jī)裝備導(dǎo)航和精細(xì)農(nóng)業(yè)。隨著信息技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)法測(cè)量樹(shù)冠結(jié)構(gòu)參數(shù)。

注：圖中P為坐標(biāo)轉(zhuǎn)化的目標(biāo)點(diǎn)；g為雙目相機(jī)鏡頭距離，mm；f為相機(jī)焦距，mm；?l、?r分別為2個(gè)圖像中的水平位置；F為相機(jī)與靶標(biāo)點(diǎn)距離，R=bf/(dw)；w為像素尺寸，mm；d=?l–?r。

2.3 LIDAR傳感測(cè)量系統(tǒng)

LIDAR激光掃描探測(cè)傳感系統(tǒng)是目前最廣泛使用的非接觸式測(cè)量技術(shù)，采用成熟的激光-時(shí)間飛行原理及多重回波技術(shù)，通過(guò)激光掃描某一測(cè)量區(qū)域，并根據(jù)區(qū)域內(nèi)各個(gè)點(diǎn)與掃描儀的相對(duì)位置，以極坐標(biāo)形式返回測(cè)量物體的與掃描儀之間距離和相對(duì)角度[49]。LIDAR是一種新型的探測(cè)和重構(gòu)果樹(shù)冠層的方法，目前主要有時(shí)間飛行LIDAR和相移LIDAR兩種方法，時(shí)間飛行LIDAR法主要測(cè)量激光脈沖在傳感器和靶標(biāo)之間飛行的時(shí)間，而相移LIDAR傳感法是測(cè)量發(fā)射和反射激光束間的相位差。LIDAR傳感法將樹(shù)冠按圖7分割成若干單元，利用Sopaset軟件管理所采集的數(shù)據(jù)，在后處理軟件中計(jì)算出冠層輪廓。根據(jù)測(cè)出的冠層距離按式（1）計(jì)算出每個(gè)單元的樹(shù)冠厚度，分割的單元數(shù)量與傳感器的角度分辨率和作業(yè)速度相關(guān)[8,21]。

注：h為傳感器安裝高度，m；x、y、z為坐標(biāo)系；K為激光掃描次數(shù)；θ為掃描點(diǎn)角度，(°)；（Xn，Yn）為掃描點(diǎn)坐標(biāo)。

與超聲波傳感測(cè)量法相比，LIDAR傳感測(cè)量法具有測(cè)量精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn)，采用適當(dāng)?shù)乃惴梢詫?D點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)出高精度的果樹(shù)結(jié)構(gòu)[50-51]。Ricardo等[49]設(shè)計(jì)了三維激光掃描系統(tǒng)，假設(shè)激光在冠層上的撞擊數(shù)與葉面積成線性關(guān)系，通過(guò)冠層左右兩側(cè)激光掃描獲得樹(shù)冠3D點(diǎn)云后重構(gòu)出冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)。Sanza等[52]在籬笆型蘋(píng)果園、梨園和葡萄園驗(yàn)證了LIDAR測(cè)出的TRV與實(shí)測(cè)葉面積密度（leaf area density，LAD）間的相關(guān)性，相關(guān)性達(dá)到2=0.87，研究結(jié)果表明采用該系統(tǒng)可以有效地預(yù)測(cè)籬笆型果樹(shù)的實(shí)際葉面積。Walklate等[53]將LIDAR傳感器安裝在拖拉機(jī)上，采用時(shí)間飛行法，計(jì)算出攔截激光的冠層位置與角度，快速重構(gòu)出樹(shù)冠結(jié)構(gòu)（樹(shù)高、樹(shù)寬和平均冠層密度）。Escolà等[28]發(fā)現(xiàn)由于冠層內(nèi)部枝葉的影響，采用LIDAR傳感測(cè)量出的樹(shù)冠體積大于實(shí)際體積。由于激光束不能穿透過(guò)葉面積指數(shù)高的樹(shù)冠，大部分的激光在冠層表面就被反射回去，會(huì)引起“陰影效應(yīng)”，這現(xiàn)象制約了樹(shù)冠內(nèi)部信息獲取，這也是該系統(tǒng)最主要的弱點(diǎn)[29]。

2.4 組合傳感系統(tǒng)

從以上的分析中可以看出，任何一種測(cè)量方法都有自己的優(yōu)缺點(diǎn)，為獲得高精度的樹(shù)冠結(jié)構(gòu)參數(shù)，很多文獻(xiàn)將以上兩種優(yōu)勢(shì)方法進(jìn)行組合測(cè)量。Marco 等[30]將2個(gè)LIDAR傳感器安裝于同一垂直線上組成3D激光掃描系統(tǒng)，并在不同光照條件下，研究了不同掃描間距（掃描頻率）的人工靶標(biāo)體積的測(cè)量精度，研究結(jié)果認(rèn)為掃描間距越小精度越高，而1/10冠層直徑為掃描間距時(shí)的測(cè)量精度可以達(dá)到95%。該研究為變量噴霧機(jī)最大作業(yè)速度計(jì)算提供依據(jù)，當(dāng)冠層直徑為1 m、激光掃描頻率為50 HZ時(shí)，噴霧機(jī)的最大速度為5 m/s。Nagham等[31]采用廣角相機(jī)和2D激光掃描儀組合探測(cè)的方法，開(kāi)展了組合探測(cè)的融合算法研究，該算法的預(yù)測(cè)樹(shù)干位置精度達(dá)到96.64%，為無(wú)人駕駛農(nóng)機(jī)具自動(dòng)導(dǎo)航提供新方案。Llorens等[11]采用超聲波和LIDAR組合方法測(cè)量果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)，結(jié)果顯示超聲波測(cè)量冠層整體結(jié)構(gòu)更有優(yōu)勢(shì)，而LIDAR可以測(cè)量冠層的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。研究結(jié)果認(rèn)為超聲波測(cè)出的葉面積指數(shù)與冠層體積間的擬合度2=0.51，2種方法測(cè)出的冠層體積擬合度2=0.52。Francisco等[32]基于LIDAR和熱感相機(jī)融合法構(gòu)建果樹(shù)3D冠層結(jié)構(gòu)，與航空航天遙感相比，該系統(tǒng)可以用于密閉果園，可以獲取冠層溫度分布和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，但該系統(tǒng)的后處理時(shí)間長(zhǎng)不利于在線使用。

由果樹(shù)冠層探測(cè)方法的文獻(xiàn)分析可知，LIDAR法獲取的信息量和測(cè)量精度都具有較大的優(yōu)勢(shì)，是未來(lái)冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)研究的首選方法。但從測(cè)量尺度及測(cè)試成本方面考慮，其他測(cè)量方法依然有值得深入研究的必要。

3 施藥量計(jì)算與決策模型

3.1 施藥量計(jì)算模型

施藥量計(jì)算是植保施藥過(guò)程很重要的環(huán)節(jié)之一，合理的施藥量是病蟲(chóng)害防治效果和環(huán)境效益有機(jī)統(tǒng)一。國(guó)內(nèi)一直根據(jù)果園面積來(lái)計(jì)算單位面積的施藥量，隨著國(guó)家對(duì)果品質(zhì)量及環(huán)境安全的重視，越來(lái)越多的果園生產(chǎn)者認(rèn)識(shí)到變量施藥的重要性。Byers等[54]于1971年提出了根據(jù)果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)來(lái)計(jì)算植保機(jī)械施藥量的重要性，指出采用樹(shù)體面積比采用果園面積來(lái)計(jì)算施藥量更合理。Henk等[55]根據(jù)20多年的數(shù)據(jù)積累，總結(jié)出與果樹(shù)生長(zhǎng)階段相關(guān)的果園施藥量計(jì)算與飄移預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。但目前普遍采用的施藥量?jì)算模型包括基于果園面積（base on ground area, GA）的計(jì)算模型、基于冠層高度（base on leaf wall height, LWH）的計(jì)算模型、基于樹(shù)體面積（base on leaf wall area, LWA）的計(jì)算模型和基于冠層體積（base on tree row volume, TRV）的計(jì)算模型4種。

3.1.1 基于果園面積的計(jì)算模型

基于果園面積的計(jì)算模型（GA）沒(méi)有考慮冠層密度和葉面積，噴霧機(jī)按照設(shè)定的施藥量對(duì)不同的參數(shù)的果樹(shù)進(jìn)行恒量施藥，造成具有不同冠層體積的果樹(shù)上單位面積葉片的施藥量不均勻。該模型采用與噴桿噴霧機(jī)相似的方法，如式（5）[56]。

3.1.2 基于冠層體積的計(jì)算模型

1971年Byers[54]首次提出基于冠層體積的計(jì)算模型（TRV）概念，模型假設(shè)一行樹(shù)由一個(gè)長(zhǎng)方體冠層體積組成，同時(shí)給出防治果樹(shù)病蟲(chóng)害的推薦施藥量，試驗(yàn)結(jié)果顯示該模型可以顯著提高藥液分布均勻性，模型不斷發(fā)展為施藥量計(jì)算的一種標(biāo)準(zhǔn)方法，2012年[57]歐盟在修訂植保機(jī)械施藥量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，主要引用了該模型中每萬(wàn)立方果樹(shù)冠層所需施藥量的概念。該模型單位樹(shù)行長(zhǎng)度上噴霧機(jī)的施藥量根據(jù)圖1按式（6）計(jì)算。

式中為單位樹(shù)行長(zhǎng)度上噴霧機(jī)的施藥量，L；為噴霧機(jī)作業(yè)速度，km/h；i為每立方米冠層體積所需的施藥量，L/m3；

針對(duì)TRV模型的應(yīng)用，后續(xù)有很多學(xué)者根據(jù)果樹(shù)冠層密度和生長(zhǎng)期提出了不同的修正系數(shù)。如Boucher等[58]為減少農(nóng)藥飄移，根據(jù)果樹(shù)冠層密度提出來(lái)施藥量因子（spray volume factor，SVF）。Furness等[59]提出了TRV的單位冠層簡(jiǎn)化模型（uint canopy row，UCR），該模型不考慮作業(yè)面積及種植行距，以100 m3冠層體積為單位，提出每100 m3冠層體積的施藥量為7.5～10 L，模型在澳大利亞和新西蘭得到應(yīng)用。

3.1.3 基于樹(shù)體面積的計(jì)算模型

與GA模型認(rèn)定的土地面積為施藥區(qū)域相比，LWA模型認(rèn)定的施藥作業(yè)區(qū)域?yàn)榕c噴頭相對(duì)的果樹(shù)冠層面，如圖8所示。該模型主要計(jì)算每公頃土地面積所具有的樹(shù)體面積，主要影響因素有樹(shù)高和種植行距。樹(shù)體面積及其施藥量計(jì)算模型分別為式（7）～（8）[60]。

式中LWA和GA分別為樹(shù)體面積和土地面積，m2；LWA和GA分別為每公頃樹(shù)體面積和土地面積所需的施藥量，L/hm2。

圖8 LWA和GA模型認(rèn)定的施藥區(qū)域關(guān)系[61]

模型適用于在標(biāo)準(zhǔn)果園雙側(cè)噴霧。果農(nóng)根據(jù)該模型以每公頃樹(shù)體面積所需的施藥量為依據(jù)調(diào)整噴霧機(jī)作業(yè)參數(shù)。Walklate等[62]等在英國(guó)開(kāi)展了LIDAR測(cè)量、風(fēng)送噴霧在不同梨園的藥液沉積試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明在低于GA模型施藥量下，LWA模型計(jì)算的施藥量是安全有效的。該模型也得到歐盟國(guó)家的植保機(jī)械廠商的認(rèn)可，同時(shí)歐盟權(quán)威部門準(zhǔn)備把該模型應(yīng)用到農(nóng)藥企業(yè)，要求農(nóng)藥產(chǎn)品標(biāo)簽上給出建議的模型值[63]。

3.1.4 基于冠層高度的計(jì)算模型

在果樹(shù)種植行距一致的標(biāo)準(zhǔn)果園中，可以將LWA模型轉(zhuǎn)換為冠層高度模型（LWH），而冠層高度是很容易測(cè)量的一個(gè)參數(shù)。如在非變量施藥的情況下，只需將標(biāo)準(zhǔn)行距值代入式（8）就可得到LWH模型[57]。但該模型受限于沒(méi)有考慮修剪農(nóng)藝、冠層葉面積指數(shù)等變化而沒(méi)有得到廣泛推廣。

3.2 決策模型

3.2.1 對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策模型

對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策模型設(shè)定一個(gè)傳感器輸出閾值，通過(guò)獨(dú)立控制各個(gè)電磁閥的開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)對(duì)靶噴霧。主要適用于果樹(shù)間具有較大間隙的果園，不能應(yīng)用于機(jī)械化修剪而成的冠層較密的籬笆型果園。該模型主要根據(jù)噴霧機(jī)兩側(cè)的傳感器探測(cè)出果樹(shù)施藥區(qū)是否有果樹(shù)冠層，然后根據(jù)果樹(shù)冠層的高度調(diào)整噴頭的位置。目前主要有基于超聲波和基于紅外探測(cè)2種方法，Gil[12]介紹了一種基于超聲波探測(cè)的距離值來(lái)控制開(kāi)關(guān)噴頭數(shù)量及位置的決策算法，Balsari等[35]通過(guò)預(yù)設(shè)冠層與噴頭的距離值為0.8～3.0 m時(shí)，電磁閥開(kāi)啟噴頭噴霧，當(dāng)距離大于3 m時(shí)，噴頭不開(kāi)啟。Doruchowski等[64]研制了可以同時(shí)控制16路噴霧開(kāi)關(guān)的變量噴霧系統(tǒng)，在蘋(píng)果園與梨園中的試驗(yàn)表明該系統(tǒng)可以減少16%～25%的農(nóng)藥使用量。許林云等[65]對(duì)比分析了超聲波、紅外和激光傳感器探測(cè)果樹(shù)靶標(biāo)的性能，認(rèn)為紅外傳感器受環(huán)境光影響較大，應(yīng)用于果樹(shù)冠層探測(cè)存在一定局限。但鄒建軍等[66]針對(duì)紅外探測(cè)控制系統(tǒng)易受環(huán)境影響、工作不穩(wěn)定、探測(cè)距離近的缺陷，研制了一種由集成電路構(gòu)成的果園自動(dòng)對(duì)靶噴霧機(jī)紅外探測(cè)系統(tǒng)。結(jié)果明系統(tǒng)的探測(cè)距離為0～6.15 m，最小識(shí)別間距小于0.3 m，系統(tǒng)工作穩(wěn)定、靈敏度高、體積小、有效克服自然光的干擾。由于對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策模型相對(duì)容易執(zhí)行而得到廣泛應(yīng)用。

3.2.2 離散型決策模型

對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策模型只能決策噴頭的開(kāi)關(guān)，在噴頭打開(kāi)的情況下其施藥量是不變化的，而離散型決策模型不僅可以根據(jù)冠層參數(shù)決策噴頭是否打開(kāi)，而且可以根據(jù)傳感器探測(cè)到的距離在線決策施藥量。與對(duì)靶開(kāi)關(guān)決策模型相比，該模型可以更精確控制施藥量，但模型的決策數(shù)據(jù)僅是離散的幾個(gè)點(diǎn)。目前一般設(shè)置3個(gè)離散施藥量，即1）距離很遠(yuǎn)，噴頭全關(guān)；2）探測(cè)出的距離較遠(yuǎn)（即樹(shù)冠薄），則施藥量低；3）探測(cè)出的距離較近（即樹(shù)冠厚），施藥量大。Moltó等[67]將該決策模型運(yùn)用到田間試驗(yàn)，結(jié)果顯示該模型可以節(jié)約37%的農(nóng)藥。

3.2.3 連續(xù)型決策模型

連續(xù)型決策模型是通過(guò)比例電磁閥或PWM（pulse width modulation）電磁閥來(lái)控制噴霧的流量，電磁閥開(kāi)啟的時(shí)間是基于占空比，當(dāng)占空比為0時(shí)電磁閥關(guān)閉，當(dāng)占空比為100%時(shí)電磁閥完全開(kāi)啟，從而實(shí)現(xiàn)從0～100%流量的調(diào)節(jié)。由連續(xù)型決策模型生成斜坡信號(hào)，將信號(hào)傳輸給比例電磁閥實(shí)現(xiàn)噴霧機(jī)施藥量的連續(xù)控制。Chen等[68]采用PWM電磁閥通過(guò)連續(xù)型決策模型來(lái)調(diào)節(jié)施藥量，發(fā)現(xiàn)作業(yè)速度為3.2km/h時(shí)，67%的水敏紙樣本的霧滴覆蓋率超過(guò)15%。Escolà等[3]將連續(xù)決策模型應(yīng)用到噴霧機(jī)上，根據(jù)冠層體積實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)施藥量，以追求單位葉片面積上的藥液沉積量一致。發(fā)現(xiàn)常規(guī)施藥中有71%情況屬于過(guò)量施藥，而變量施藥中只有16%屬于過(guò)量施藥。Berk等[69]基于模糊算法的決策模型設(shè)計(jì)了模糊控制器，應(yīng)用于試驗(yàn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)施藥量0～100%的控制

3.2.4 通用型決策模型

變量噴霧中的施藥量需要考慮與冠層結(jié)構(gòu)的匹配性，Walklate等[61]推薦了一個(gè)噴霧機(jī)施藥量選擇的通用模型，試驗(yàn)證明該模型評(píng)價(jià)噴霧機(jī)農(nóng)藥有效利用率具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。該模型引用了LWA模型中的冠層高與行距比[70]和冠層攔截率與累計(jì)攔截率之比[71]2個(gè)概念。

模型原理如式（10）～（13），式中為單位樹(shù)行長(zhǎng)度上噴霧機(jī)的施藥量，L；為藥箱內(nèi)液體濃度，%；為噴頭總噴霧流量，L/min；為噴霧機(jī)作業(yè)速度，m/s；為單位葉片面積的施藥量，L/min；為冠層厚度，m；為樹(shù)高，m；為攔截率，與樹(shù)寬和孔隙度積成正相關(guān)，計(jì)算式為式（11）[69]；為孔隙度；為噴霧行數(shù)；

將式（11）代入式（10）得

其中為冠層攔截率與累計(jì)攔截率之比

由式（12）～（13）可知，要確保單位葉片面積的施藥量一致，即根據(jù)樹(shù)高、樹(shù)寬和孔隙度（或葉面積指數(shù)）在線調(diào)節(jié)噴霧機(jī)的施藥系數(shù)。通用型模型是一種最理想化的農(nóng)藥減施模型，可以最大限度提高農(nóng)藥有效利用率，是未來(lái)發(fā)展的重要方向之一。文獻(xiàn)[69]顯示該模型的農(nóng)藥使用量只有GA模型的43%～60%。英國(guó)學(xué)者基于不同的果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)，利用小型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)了施藥量決策系統(tǒng)（http://pjwrc.co.uk/DoseAdjustment.htm），該系統(tǒng)主要包括施藥量調(diào)節(jié)模型和標(biāo)準(zhǔn)果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，圖9為施藥量決策系統(tǒng)的果樹(shù)模型及施藥量計(jì)算器。

目前已經(jīng)在試驗(yàn)室和實(shí)際果園中開(kāi)展了不同的決策模型的農(nóng)藥減施效果的研究，但沒(méi)有查閱到在相同試驗(yàn)條件下開(kāi)展不同模型的對(duì)比研究的文獻(xiàn)，這會(huì)是后續(xù)研究關(guān)注的重點(diǎn)。

4 變量噴霧執(zhí)行系統(tǒng)

噴霧量、氣流速度和噴霧距離是影響果樹(shù)風(fēng)送噴霧沉積量的最重要的3個(gè)技術(shù)參數(shù)[72]。因此后面章節(jié)將主要介紹變量噴霧執(zhí)行系統(tǒng)中的噴霧量、噴霧氣流和噴霧位置調(diào)控系統(tǒng)。

4.1 噴霧量調(diào)控系統(tǒng)

目前最常見(jiàn)變量噴霧系統(tǒng)如圖10所示，系統(tǒng)包括3個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng)以控制不同高度樹(shù)冠的噴霧，具有與常規(guī)噴霧系統(tǒng)相同的藥箱、泵、過(guò)濾器和壓力表等部件，具有變量噴霧和常量噴霧2個(gè)作業(yè)模式[73]。噴霧量調(diào)節(jié)主要有4種方法，1）壓力調(diào)節(jié)。通過(guò)改變噴霧壓力實(shí)現(xiàn)噴霧量的調(diào)節(jié)，該方法存在調(diào)節(jié)范圍小、非線性[74]、壓力變化導(dǎo)致霧滴譜變化，藥液沉積不均勻等缺點(diǎn)。但壓力調(diào)節(jié)法具有控制方便和成本低等優(yōu)點(diǎn)，也有學(xué)者研究開(kāi)發(fā)基于壓力調(diào)節(jié)的非線性變量噴霧系統(tǒng)[75]；2）噴口截面調(diào)節(jié)。美國(guó)SprayTarget 公司已經(jīng)形成具有VariTarget 系列、VeriJet 系列和VeriFlow 系列變量噴頭。該類噴頭的噴口采用一種楔形結(jié)構(gòu)，通過(guò)調(diào)整彈簧預(yù)緊力實(shí)現(xiàn)噴口開(kāi)度隨噴霧壓力變化而變化，從而實(shí)現(xiàn)噴霧量的在線調(diào)節(jié)[76]。3）PWM調(diào)節(jié)。脈沖寬度調(diào)節(jié)PWM是通過(guò)調(diào)節(jié)占空比來(lái)實(shí)現(xiàn)噴霧量的調(diào)節(jié)，是目前應(yīng)用最多的一種流量調(diào)節(jié)方法。魏新華等[77]設(shè)計(jì)了一種PWM間歇噴霧式變量噴施控制器，并在3WX-200型懸掛式噴桿噴霧機(jī)上試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果顯示整個(gè)系統(tǒng)的施藥量控制誤差在±6%范圍內(nèi)[78]。Liu等[79]研制了PWM集成控制器控制不同的噴頭以適應(yīng)復(fù)雜的噴霧系統(tǒng)應(yīng)用。蔣煥煜等[80]于卡爾曼濾波方法研究了占空比與噴霧流量關(guān)系模型，不同壓力條件下模型的決定系數(shù)均在0.995以上。還有很多學(xué)者開(kāi)展基于PWM的變量噴霧系統(tǒng)的霧化性能[81-82]試驗(yàn)，研究結(jié)果表明：噴霧量隨著占空比增大而增大，而分布更不均勻；霧滴粒徑隨占空比增大逐漸減小，而霧滴速度隨占空比增大而增大。4）直接注入式變濃度調(diào)節(jié)。通過(guò)在噴霧系統(tǒng)的外部能源（泵）和電磁閥直接注入不同濃度的藥液以實(shí)際變濃度調(diào)節(jié)。蔡祥等[83]構(gòu)建了一種基于電磁閥的噴嘴直接注入式農(nóng)藥噴灑系統(tǒng)，該研究主要設(shè)計(jì)了一種基于電磁原理的快速反應(yīng)閥門，通過(guò)PWM方式準(zhǔn)確改變農(nóng)藥注入量和藥液噴灑濃度。胡開(kāi)群[84]等結(jié)合CAN總線技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于處方圖的直接注入式變量噴霧機(jī)，對(duì)變量噴霧系統(tǒng)的噴灑均勻性和精準(zhǔn)度進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果顯示直接注入式變量噴霧的總體變異系數(shù)低于10%。

圖10 變量噴霧系統(tǒng)[3]

4.2 噴霧氣流調(diào)控系統(tǒng)

在果樹(shù)風(fēng)送噴霧過(guò)程中，與冠層相匹配的氣流（氣流速度、風(fēng)量、氣流方向）可以保證良好施藥效果，氣流不足導(dǎo)致霧滴難以穿透冠層，而過(guò)大氣流會(huì)致使霧滴難以沉積而大量飄移。Balsari等[85]的研究表明，當(dāng)作業(yè)氣流以5 m/s到達(dá)果樹(shù)冠層時(shí)，其霧滴沉積率更高、分布更均勻。而目前果園風(fēng)送噴霧中的氣流道形式主要有環(huán)向出風(fēng)式、塔式、柔性管多頭式和獨(dú)立圓盤式等，如圖11。這風(fēng)送裝置都是根據(jù)果樹(shù)種植的特定模式而設(shè)計(jì)的，一般通過(guò)調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速來(lái)改變噴霧氣流速度，高速運(yùn)行的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)，更重要的是其氣流分布特性很難根據(jù)冠層結(jié)構(gòu)變化來(lái)調(diào)整。目前學(xué)者主要關(guān)注氣流分布特性與特定冠層的匹配性，如邱威等[86]研制了圓環(huán)雙流道風(fēng)機(jī)，其氣流速度分布與紡錘形果樹(shù)冠形輪廓相一致；丁天航等[87]針對(duì)單風(fēng)道果園噴霧機(jī)兩側(cè)氣流分布不對(duì)稱、施藥不均勻的現(xiàn)象，研制了雙風(fēng)機(jī)雙風(fēng)道系統(tǒng)。但是這些裝置的氣流速度及方向不能實(shí)現(xiàn)連續(xù)調(diào)節(jié)。Landers[88]在噴霧機(jī)出風(fēng)口安裝百葉窗結(jié)構(gòu)，通過(guò)百葉窗改變出風(fēng)口截面積以實(shí)現(xiàn)噴霧風(fēng)量從0～100%調(diào)節(jié)，試驗(yàn)結(jié)果也顯示該結(jié)構(gòu)可以有效增加霧滴在冠層的沉積，為氣流調(diào)控提供了一種新思路，但該類方法的系統(tǒng)執(zhí)行靈敏度和可靠性都有待進(jìn)一步提高。

圖11 不同型式的氣流道

任麗春[89]等采用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，設(shè)計(jì)了一種風(fēng)送噴霧風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測(cè)與控制系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)風(fēng)送式噴霧機(jī)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的精確控制，試驗(yàn)結(jié)果顯示系統(tǒng)調(diào)速具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。意大利favaro公司（http://www.favaro.eu/）設(shè)計(jì)OVS型噴霧機(jī)，其氣流速度和方向均可以根據(jù)樹(shù)冠結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，如圖12所示。

圖12 意大利favaro公司的噴霧機(jī)氣流調(diào)節(jié)

4.3 噴霧位置調(diào)控系統(tǒng)

噴霧距離是影響噴霧效果的重要技術(shù)參數(shù)之一，根據(jù)果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)噴霧距離，實(shí)現(xiàn)噴霧與冠層的仿形是廣大科技工作者關(guān)心的目標(biāo)。Aljaz等[90]設(shè)計(jì)了風(fēng)送噴霧幾何位置在線調(diào)節(jié)裝置（圖13a）及其控制算法，該裝置顯著提高農(nóng)藥有效利用率，降低農(nóng)藥飄移。宋淑然等[91]設(shè)計(jì)了果園柔性對(duì)靶噴霧樣機(jī)，試驗(yàn)了不同控制方式下的霧滴沉積率，結(jié)果顯示最高霧滴沉積率達(dá)到88.4%；周良富等[92]針對(duì)籬笆型果樹(shù)特點(diǎn)，參照澳大利亞多頭圓盤式噴霧機(jī)（圖13b）設(shè)計(jì)了一種仿行噴霧架，通過(guò)電動(dòng)絲桿調(diào)節(jié)霧化器的上下左右運(yùn)動(dòng)，試驗(yàn)結(jié)果顯示組合噴霧執(zhí)行裝置完成升降、伸縮和旋轉(zhuǎn)的時(shí)間分別為51.3、50.5、26.5 s，由此可以看出該裝置依然難以實(shí)現(xiàn)噴霧位置的在線調(diào)節(jié)。

注：DF為自由度，X和Y為坐標(biāo)系

5 研究與發(fā)展方向

進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，隨著民眾對(duì)農(nóng)產(chǎn)品安全認(rèn)識(shí)提高和環(huán)境問(wèn)題的重視，越來(lái)越多的學(xué)者投入環(huán)境友好型的變量施藥技術(shù)研究。在滿足病蟲(chóng)害防治需求的基礎(chǔ)上，追求最小的施藥量精準(zhǔn)噴施于冠層靶標(biāo)，最小的農(nóng)藥流失到環(huán)境中依然是未來(lái)果園變量施藥技術(shù)研究的熱點(diǎn)，研發(fā)具有精準(zhǔn)、變量功能的果園噴霧機(jī)是未來(lái)噴霧機(jī)企業(yè)的重點(diǎn)方向。從上述文獻(xiàn)分析可以看出通過(guò)冠層探測(cè)技術(shù)及變量噴霧決策系統(tǒng)，噴霧機(jī)可以實(shí)現(xiàn)根據(jù)樹(shù)冠參數(shù)在線調(diào)整施藥參數(shù)，但是設(shè)備復(fù)雜、維護(hù)與管理對(duì)人員要求高、價(jià)格昂貴等因素制約了變量噴霧系統(tǒng)在市場(chǎng)上的推廣應(yīng)用。因此，提高冠層探測(cè)、智能決策等技術(shù)及其田間應(yīng)用依然值得我們關(guān)注。

5.1 高精度的冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)

1）與冠層探測(cè)系統(tǒng)相適應(yīng)的果樹(shù)種植農(nóng)藝技術(shù)研究。很多學(xué)者發(fā)現(xiàn)冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)精度與冠層結(jié)構(gòu)特征有密切關(guān)系，因此開(kāi)展與探測(cè)系統(tǒng)和噴霧系統(tǒng)相適應(yīng)的整枝、修剪、間枝等標(biāo)準(zhǔn)化的種植技術(shù)研究，形成具有一致的冠層形狀、尺寸和葉面積指數(shù)，可以有效提高冠層結(jié)構(gòu)探測(cè)系統(tǒng)的響應(yīng)速度，確保變量噴霧機(jī)的作業(yè)效率。

2）組合探測(cè)及其融合算法研究。充分發(fā)揮表2中各種冠層探測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)，開(kāi)展如超聲波、視覺(jué)及LIDAR傳感的組合探測(cè)方法，提高探測(cè)精度。

3）冠層結(jié)構(gòu)重構(gòu)技術(shù)研究。任何一種冠層探測(cè)技術(shù)都不是直接獲得冠層三維結(jié)構(gòu)，而是需要采用合適的模型重構(gòu)出結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。因此開(kāi)展冠層重構(gòu)技術(shù)及田間驗(yàn)證會(huì)是后續(xù)的研究重點(diǎn)。

5.2 施藥智能決策模型

1）冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)與施藥參數(shù)關(guān)系模型研究。由第三部分施藥量計(jì)算及其在線決策模型的現(xiàn)狀可知，不同的計(jì)算方法會(huì)得到不同藥液沉積分布，造成不同的施藥效果。構(gòu)建準(zhǔn)確的冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)與施藥參數(shù)關(guān)系模型，并在相同的試驗(yàn)條件下開(kāi)展不同模型的有效性評(píng)價(jià)值得學(xué)者關(guān)注。

2）基于模糊算法的在線決策系統(tǒng)研究。研究可以根據(jù)不同的輸入?yún)?shù)（激光撞擊冠層次數(shù)、葉面積、葉面積指數(shù)和噴霧機(jī)作業(yè)速度等），運(yùn)用模糊算法快速輸出施藥參數(shù)響應(yīng)值。

5.3 噴霧參數(shù)在線調(diào)整裝置

1）噴頭位置調(diào)節(jié)裝置。噴霧距離是改善施藥效果的重要指標(biāo)之一，為保證每個(gè)噴頭的噴霧距離相一致，開(kāi)展與冠層外形相一致的噴霧位置調(diào)整裝置研究是未來(lái)的研究方向之一。

2）風(fēng)量快速調(diào)節(jié)裝置。從文獻(xiàn)分析可以看出，當(dāng)前果園變量噴霧主要是基于冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整施藥量。針對(duì)當(dāng)前最常用的風(fēng)送噴霧，而風(fēng)量是關(guān)乎藥液沉積與飄移的重要因素，其風(fēng)量在線調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)及其控制方法值得廣大學(xué)者關(guān)注。

果園變量噴霧技術(shù)與裝備研究已經(jīng)開(kāi)展了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，研發(fā)了不同的冠層探測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建了不同的施藥決策模型及相應(yīng)的執(zhí)行裝置，但變量噴霧裝備依然處在樣機(jī)階段。未來(lái)將以模糊控制系統(tǒng)為代表的噴霧智能模型、激光雷達(dá)掃描等先進(jìn)手段快速檢測(cè)冠層、噴霧量與氣流方向快速調(diào)整等技術(shù)環(huán)節(jié)為重點(diǎn)攻克目標(biāo)，以模塊化低成本植入現(xiàn)有噴霧機(jī)為工程應(yīng)用目的。

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Research situation and progress analysis on orchard variable rate spraying technology

Zhou Liangfu, Xue Xinyu※, Zhou Lixin, Zhang Ling, Ding Suming, Chang Chun, Zhang Xuejin, Chen Chen

(210014,)

Orchard variable rate spraying technology is beneficial to enhance the pesticide utilization efficiency and fruit quality, which has been a hot research topic for scholars all over the world. In order to clear the research situation, facing challenge and future progress, first of all, a summarization of the variable rate spraying system was introduced in this paper. There are 3 technique links including geometrical characterization of tree canopy, spray volume calculation and decision- making model, variable rate spraying executive system. For the typical variable-rate sprayers from USA, China, Spain, Iran and Slovenia, the sensors mounted, the property index, the decision-making model used and the qualification acquired were listed in the paper. The first part of this paper presented the foundations of the main systems and their applications in agriculture for the geometrical characterization of tree canopy, including systems based on ultrasound, digital photographic techniques, light sensors, high-resolution radar images, computer vision and LIDAR (light detection and ranging). Amongst these methods, LIDAR laser scanners, computer stereo vision systems, ultrasound and inter-combination are probably the most promising and complementary techniques for achieving 3D (three-dimensional) pictures and maps of plants and canopies. In the second part, a range of empirical models for calculating appropriate plant protection products (PPP) dose in the orchard all over the world were presented. Empirical models contain the equations with variables that influence the PPP application in the orchard. Among apple producers, there are 4 different empirical models in common use, tree-row-volume (TRV) model, ground area (GA) model, leaf wall area (LWA) model and leaf wall height (LWH) model. A potential direction for future development of decision-making model could be focused on using a fuzzy logic system, which is able to continuously control the PPP dosage in a range from 0 to 100%. The advantage of a fuzzy logic system over other systems lies in its capacity to dynamically connect various types of input variables, such as the amount of the laser beams reflected from the tree canopy, the leaf area size, the LAI (leaf area index) and the sprayer travel speed, which enables the fuzzy system to quickly output the response values. The situations of the spray volume regulator system, air volume regulator system and nozzle position regulator system were introduced at the third part. After several years, the technology has been improved much. However, attention must be paid to the fact that discrepancies in the original measurement systems were too large, owing to imprecise operation of various sensor components. Nevertheless it is necessary to underline that LIDAR technology is a strong tool for developing variable rate spraying techniques, and with it, tree canopy properties are sensed in real time. So it is no longer a major problem in the precise application to establish the detection system of tree canopy properties, but to control artificial intelligence actuation, which in the future will properly direct the air flow and the dosage rate of PPP per tree canopy in the orchard. And the quick response system of air volume regulator system and nozzle position regulator system should be paid more attention in the future.

spraying; pesticides; mechanization; lant protection machine;orchard sprayer; variable rate application; air- assisted sprayer; LIDAR

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.011

S491

A

1002-6819(2017)-23-0080-13

2017-07-12

2017-11-08

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51605235）；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（研究所級(jí)）（S201707）

周良富，江西上饒人，助理研究員，博士，主要從事植保機(jī)械裝備與仿真技術(shù)研究。Email：326310253@qq.com

薛新宇，江蘇蘇州人，研究員，博士，主要從事植保與環(huán)境工程技術(shù)研究。Email：xuexynj@qq.com