果園變量噴霧技術研究現(xiàn)狀與前景分析

周良富，薛新宇，周立新，張 玲，丁素明，常 春，張學進，陳 晨

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果園變量噴霧技術研究現(xiàn)狀與前景分析

周良富，薛新宇※，周立新，張 玲，丁素明，常 春，張學進，陳 晨

（農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所，農(nóng)業(yè)部現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備重點開放實驗室，南京 210014）

果園變量噴霧是提高農(nóng)藥有效利用率、提升果品品質的重要手段之一，已經(jīng)成為國內外學者研究的熱點課題。為明確果園變量噴霧技術與裝備已處的研究階段、所面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展的方向，該文從果園變量噴霧技術中冠層結構探測與重構、施藥智能決策和變量噴霧執(zhí)行系統(tǒng)3個主要環(huán)節(jié)，重點概述了冠層結構探測的主要技術手段及其優(yōu)缺點，認為機器視覺技術、超聲波傳感技術、LIDAR（light detection and ranging）探測技術及其相互之間的組合傳感技術是未來最主要發(fā)展的冠層結構探測技術；綜述了當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，在此基礎上闡述了這4種模型之間的內在聯(lián)系；在分析了對靶開關決策、離散型決策和連續(xù)型決策模型的現(xiàn)狀和特點的基礎上，提出基于模糊算法的施藥量智能連續(xù)決策是未來重要的發(fā)展方向；從果園變量噴霧機所采用的傳感技術、決策模型和所取得的技術指標方面論述了當前世界最典型的裝備現(xiàn)狀，進一步分析了施藥量調控系統(tǒng)、風量調控系統(tǒng)和噴霧位置調控系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，提出了風量快速調控系統(tǒng)和噴霧位置快速響應系統(tǒng)的發(fā)展方向，以期為果園變量噴霧技術與裝備研究提供參考。

噴霧； 農(nóng)藥；機械化； 植保機械；果園噴霧機；變量噴霧；風送噴霧；LIDAR

0 引 言

風送噴霧是當前果園施藥最常用的技術，將農(nóng)藥按照固定劑量噴施于冠層靶標，其施藥作業(yè)參數(shù)不能根據(jù)果樹冠層結構（如樹冠體積、葉面積、樹高、樹齡和生產(chǎn)季節(jié)等）自動調節(jié)[1]，進而造成沉積在單位葉片面積上的藥液極不均勻，導致局部過量施藥和局部防效不理想并存的現(xiàn)象，嚴重影響果品品質。因此開展果園變量施藥技術研究是果園可持續(xù)發(fā)展的必然技術選擇。

果園變量噴霧技術最早開始于上世紀70年代，在計算機技術和電子技術發(fā)展推動下，隨著各類傳感檢測元器件的成熟、計算機存貯和處理數(shù)據(jù)的加快，果園變量噴霧技術已經(jīng)成為當前廣大學者研究的熱點方向。本文從果樹冠層結構探測方法、噴霧量計算與決策模型及變量噴霧系統(tǒng)及機具3個方面評述當前的研究進展，這3方面也是果園變量噴霧最主要的3個環(huán)節(jié)，在此基礎上提出果園變量噴霧技術的發(fā)展前景，以期為后續(xù)研究提供技術參考。

1 果園變量噴霧機概述及現(xiàn)狀

果園噴霧機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手段獲取果樹冠層結構點云信息，利用適當?shù)乃惴嫿ǔ龉麡涔趯拥?D結構模型；在大量試驗研究的基礎上構建出與冠層信息相適應的施藥量計算與決策模型；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)進行動態(tài)調節(jié)實現(xiàn)基于冠層特征的變量噴霧。

圖1 變量噴霧機主要系統(tǒng)構成

當前已經(jīng)有很多學者在已有的噴霧機基礎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[3]上模塊化植入變量噴霧系統(tǒng)而成的噴霧機，如圖2。

圖2 模塊化植入的變量噴霧機

還有如圖3根據(jù)果樹樹形特點研制的新型風送變量噴霧機，國內何雄奎等利用紅外探測技術[4]、結合靜電噴霧技術研制了果園自動對靶靜電噴霧機[5]。表1為部分國家變量噴霧機在文獻上報道的技術指標。后續(xù)章節(jié)將從變量噴霧機主要子系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀展開分析。

圖3 新型果園變量噴霧機

表1 部分國家果園變量噴霧機現(xiàn)狀

2 果樹冠層信息采集系統(tǒng)

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

2.1 超聲波傳感測量系統(tǒng)

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

圖4為典型的超聲波測量果樹冠層體積超聲波測量系統(tǒng)，圖中系統(tǒng)噴霧機一側安裝有3個超聲波超感器，通過超聲波傳感器測出冠層外邊界與每個傳感器之間的距離，根據(jù)式（1）[20]計算每個區(qū)域的冠層寬度，然后分別按式（2）～（3）[21]計算區(qū)域冠層面積和樹冠總 體積。

式中B為第個超聲波傳感器測量出的冠層厚度，m；為果樹單行總長，m；W為超聲波測量的切片長度，W與超聲波測量頻率和作業(yè)制度有關，m；為樹高，m；

國內外學者基于超聲波傳感器研發(fā)了各種果樹冠層探測系統(tǒng)，Roper于1988年就在已有噴霧機上不同的高度每側安裝5個超聲波傳感器，根據(jù)超聲波測量出來的冠層結構信息來指導變量噴霧作業(yè)[33]。Giles等的試驗顯示超聲波測量系統(tǒng)可以精確測量果樹的高度及寬度，相對誤差小于10%[34]，而且選用精度高的超聲波傳感器最小可以測量出直徑為3~4 cm的障礙物，但是超聲波束在傳輸過程中擴散角度大，因此難以測出較小的冠層間隙，根據(jù)傳感器與冠層間的距離不同，最小的檢測間隙為35~120 cm[35]。翟長遠等[36]選用946-A4V-2D-2C0-175E型超聲波測距傳感器開發(fā)了樹型噴灑靶標外形輪廓探測試驗平臺，并以仿真樹冠和花期櫻桃樹樹冠進行對比試驗，樹冠體積探測精度分別為92.8%和90%。Zaman等[37]將樹冠體積的超聲波測量值與手工測量值進行統(tǒng)計分析，結果顯示，在95%的置信水平下，超聲波測量與手工測量的誤差為–17.37%～28.71%。Jejcic等[38]在噴霧機上設計了一套超聲波測量系統(tǒng)，通過反射超聲波強度來評價冠層密度，同時驗證了一組超聲波可以有效地檢測果樹靶標位置。但在非標準果園應用時，由于局部樹枝生長出主體冠層，此類樹枝阻擋了大部分的聲波造成冠層實際信息丟失。Escolà等[39]在實驗室和田間條件下評估了超聲波測量蘋果樹冠的性能，提出了多超聲波并用時傳感器的安裝間距問題，即在標準樹型下超聲波傳感器的安裝間距≥0.6 m時，可以較準確測量出樹冠的結構參數(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)對超聲波傳感器測量精度的影響，研究結果顯示低溫室外條件、自然風速、粉塵及作業(yè)速度對測量精度影響不顯著，而噴頭與傳感器安裝的相對位置對測量精度影響顯著，而且多傳感器同時使用時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]通過在傳感器上安裝防水罩，按照一定順序逐個開啟傳感器。文獻[1]還總結了制約超聲波測量樹冠體積精度的影響因素及解決途徑。

表2 樹冠結構參數(shù)檢測主要方法的原理及優(yōu)缺點

2.2 機器視覺測量系統(tǒng)

機器視覺法測量樹冠主要有數(shù)碼攝影法和立體視覺法（雙目視覺）2種。機器視覺測量系統(tǒng)中的圖像采集器接收到靶標面的反射光后，通過CCD或CMOS視覺傳感器將光學圖像轉換為電信號矩陣[41]，而后通過模數(shù)轉換以數(shù)字信號輸入計算機。丁為民等[42]基于數(shù)碼攝影法獲取樹冠圖像，通過圖像處理獲得樹冠圖像面積特征，以橢球型幾何結構（圖5）來代替不同幾何結構樹冠。然后由CvBox2D結構體擬合出最接近輪廓的橢圓，得到長軸尺寸、短軸尺寸、以及橢圓率/，采用最小二乘法和五點參數(shù)標定法獲得普適性樹冠面積與體積相關關系模型，即得到與橢圓率的大小相關的樹冠體積計算模型。通過對梨樹以及桂花樹樣本的試驗，可以發(fā)現(xiàn)預測樹冠體積平均誤差分別為13.73%和10.48%。

與數(shù)碼攝影法通過2D圖像預測樹冠3D結構相比，雙目視覺法增加了一個坐標系，實現(xiàn)樹冠空間結構的3D定位，通過在線融合雙目圖像形成立體圖像，其圖像坐標與實際坐標按式（4）轉換。

注：R/2為噴霧機中心與樹干中心距離，m；H為樹高，m；e為超聲波傳感器與噴霧機中心距離，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分別為每個超聲波傳感器測出的截面面積，m2；V為冠層體積，m3；V1、V2、V3分別為每個超聲波傳感器測出的冠層體積，m3；Wi為超聲波單次測量的長度，m。

注：V為樹冠體積，m3；a、b、c分別表示橢球的長半軸、中半軸和短半軸，m；x、y、z分別為空間坐標系。

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

蔡健榮等[44]利用雙目立體視覺原理計算果樹骨架特征點的空間坐標，并在空間坐標原點采用12棱柱構建各段樹枝模塊，通過仿射變換與其他模塊組合成果樹模型。Kise等[26]采用立體視覺法對果樹的三維場景進行重構，研究結果顯示樹高的重構值與實測值最大誤差為0.09 m，均方差僅為0.04 m。該研究表明立體視覺系統(tǒng)的高度測量精度可以達到厘米級，同時為果樹長勢監(jiān)測提供一種有效的手段，還可以用于估測樹冠尺寸及體積[45]。但立體視覺法存在需要校準、而且精度沒有LIDAR傳感器高、不能適用于低光照條件的密閉果園等問題。在線使用過程中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法植株三維重建模型進行精度評估，重建精度2大于0.95，但該研究主要關注的是植株表型參數(shù)（葉片長、寬、葉面積等）。但立體視覺在農(nóng)業(yè)三維場景重構方面發(fā)揮著重要作用，F(xiàn)rancisco等[27]采用立體視覺法建立三維地形圖，該地形圖可以有效地應用于農(nóng)機裝備導航和精細農(nóng)業(yè)。隨著信息技術和圖像處理技術的不斷發(fā)展，越來越多的學者運用計算機視覺法測量樹冠結構參數(shù)。

注：圖中P為坐標轉化的目標點；g為雙目相機鏡頭距離，mm；f為相機焦距，mm；?l、?r分別為2個圖像中的水平位置；F為相機與靶標點距離，R=bf/(dw)；w為像素尺寸，mm；d=?l–?r。

2.3 LIDAR傳感測量系統(tǒng)

LIDAR激光掃描探測傳感系統(tǒng)是目前最廣泛使用的非接觸式測量技術，采用成熟的激光-時間飛行原理及多重回波技術，通過激光掃描某一測量區(qū)域，并根據(jù)區(qū)域內各個點與掃描儀的相對位置，以極坐標形式返回測量物體的與掃描儀之間距離和相對角度[49]。LIDAR是一種新型的探測和重構果樹冠層的方法，目前主要有時間飛行LIDAR和相移LIDAR兩種方法，時間飛行LIDAR法主要測量激光脈沖在傳感器和靶標之間飛行的時間，而相移LIDAR傳感法是測量發(fā)射和反射激光束間的相位差。LIDAR傳感法將樹冠按圖7分割成若干單元，利用Sopaset軟件管理所采集的數(shù)據(jù)，在后處理軟件中計算出冠層輪廓。根據(jù)測出的冠層距離按式（1）計算出每個單元的樹冠厚度，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[8,21]。

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

與超聲波傳感測量法相比，LIDAR傳感測量法具有測量精度高、速度快等優(yōu)點，采用適當?shù)乃惴梢詫?D點云數(shù)據(jù)重構出高精度的果樹結構[50-51]。Ricardo等[49]設計了三維激光掃描系統(tǒng)，假設激光在冠層上的撞擊數(shù)與葉面積成線性關系，通過冠層左右兩側激光掃描獲得樹冠3D點云后重構出冠層結構參數(shù)。Sanza等[52]在籬笆型蘋果園、梨園和葡萄園驗證了LIDAR測出的TRV與實測葉面積密度（leaf area density，LAD）間的相關性，相關性達到2=0.87，研究結果表明采用該系統(tǒng)可以有效地預測籬笆型果樹的實際葉面積。Walklate等[53]將LIDAR傳感器安裝在拖拉機上，采用時間飛行法，計算出攔截激光的冠層位置與角度，快速重構出樹冠結構（樹高、樹寬和平均冠層密度）。Escolà等[28]發(fā)現(xiàn)由于冠層內部枝葉的影響，采用LIDAR傳感測量出的樹冠體積大于實際體積。由于激光束不能穿透過葉面積指數(shù)高的樹冠，大部分的激光在冠層表面就被反射回去，會引起“陰影效應”，這現(xiàn)象制約了樹冠內部信息獲取，這也是該系統(tǒng)最主要的弱點[29]。

2.4 組合傳感系統(tǒng)

從以上的分析中可以看出，任何一種測量方法都有自己的優(yōu)缺點，為獲得高精度的樹冠結構參數(shù)，很多文獻將以上兩種優(yōu)勢方法進行組合測量。Marco 等[30]將2個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）的人工靶標體積的測量精度，研究結果認為掃描間距越小精度越高，而1/10冠層直徑為掃描間距時的測量精度可以達到95%。該研究為變量噴霧機最大作業(yè)速度計算提供依據(jù)，當冠層直徑為1 m、激光掃描頻率為50 HZ時，噴霧機的最大速度為5 m/s。Nagham等[31]采用廣角相機和2D激光掃描儀組合探測的方法，開展了組合探測的融合算法研究，該算法的預測樹干位置精度達到96.64%，為無人駕駛農(nóng)機具自動導航提供新方案。Llorens等[11]采用超聲波和LIDAR組合方法測量果樹冠層結構參數(shù)，結果顯示超聲波測量冠層整體結構更有優(yōu)勢，而LIDAR可以測量冠層的結構細節(jié)。研究結果認為超聲波測出的葉面積指數(shù)與冠層體積間的擬合度2=0.51，2種方法測出的冠層體積擬合度2=0.52。Francisco等[32]基于LIDAR和熱感相機融合法構建果樹3D冠層結構，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構特點，但該系統(tǒng)的后處理時間長不利于在線使用。

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

3 施藥量計算與決策模型

3.1 施藥量計算模型

施藥量計算是植保施藥過程很重要的環(huán)節(jié)之一，合理的施藥量是病蟲害防治效果和環(huán)境效益有機統(tǒng)一。國內一直根據(jù)果園面積來計算單位面積的施藥量，隨著國家對果品質量及環(huán)境安全的重視，越來越多的果園生產(chǎn)者認識到變量施藥的重要性。Byers等[54]于1971年提出了根據(jù)果樹冠層結構參數(shù)來計算植保機械施藥量的重要性，指出采用樹體面積比采用果園面積來計算施藥量更合理。Henk等[55]根據(jù)20多年的數(shù)據(jù)積累，總結出與果樹生長階段相關的果園施藥量計算與飄移預測經(jīng)驗模型。但目前普遍采用的施藥量計算模型包括基于果園面積（base on ground area, GA）的計算模型、基于冠層高度（base on leaf wall height, LWH）的計算模型、基于樹體面積（base on leaf wall area, LWA）的計算模型和基于冠層體積（base on tree row volume, TRV）的計算模型4種。

3.1.1 基于果園面積的計算模型

基于果園面積的計算模型（GA）沒有考慮冠層密度和葉面積，噴霧機按照設定的施藥量對不同的參數(shù)的果樹進行恒量施藥，造成具有不同冠層體積的果樹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相似的方法，如式（5）[56]。

3.1.2 基于冠層體積的計算模型

1971年Byers[54]首次提出基于冠層體積的計算模型（TRV）概念，模型假設一行樹由一個長方體冠層體積組成，同時給出防治果樹病蟲害的推薦施藥量，試驗結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)展為施藥量計算的一種標準方法，2012年[57]歐盟在修訂植保機械施藥量計算標準時，主要引用了該模型中每萬立方果樹冠層所需施藥量的概念。該模型單位樹行長度上噴霧機的施藥量根據(jù)圖1按式（6）計算。

式中為單位樹行長度上噴霧機的施藥量，L；為噴霧機作業(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TRV模型的應用，后續(xù)有很多學者根據(jù)果樹冠層密度和生長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)果樹冠層密度提出來施藥量因子（spray volume factor，SVF）。Furness等[59]提出了TRV的單位冠層簡化模型（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用。

3.1.3 基于樹體面積的計算模型

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

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

圖8 LWA和GA模型認定的施藥區(qū)域關系[61]

模型適用于在標準果園雙側噴霧。果農(nóng)根據(jù)該模型以每公頃樹體面積所需的施藥量為依據(jù)調整噴霧機作業(yè)參數(shù)。Walklate等[62]等在英國開展了LIDAR測量、風送噴霧在不同梨園的藥液沉積試驗，試驗結果表明在低于GA模型施藥量下，LWA模型計算的施藥量是安全有效的。該模型也得到歐盟國家的植保機械廠商的認可，同時歐盟權威部門準備把該模型應用到農(nóng)藥企業(yè)，要求農(nóng)藥產(chǎn)品標簽上給出建議的模型值[63]。

3.1.4 基于冠層高度的計算模型

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

3.2 決策模型

3.2.1 對靶開關決策模型

對靶開關決策模型設定一個傳感器輸出閾值，通過獨立控制各個電磁閥的開關實現(xiàn)對靶噴霧。主要適用于果樹間具有較大間隙的果園，不能應用于機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)噴霧機兩側的傳感器探測出果樹施藥區(qū)是否有果樹冠層，然后根據(jù)果樹冠層的高度調整噴頭的位置。目前主要有基于超聲波和基于紅外探測2種方法，Gil[12]介紹了一種基于超聲波探測的距離值來控制開關噴頭數(shù)量及位置的決策算法，Balsari等[35]通過預設冠層與噴頭的距離值為0.8～3.0 m時，電磁閥開啟噴頭噴霧，當距離大于3 m時，噴頭不開啟。Doruchowski等[64]研制了可以同時控制16路噴霧開關的變量噴霧系統(tǒng)，在蘋果園與梨園中的試驗表明該系統(tǒng)可以減少16%～25%的農(nóng)藥使用量。許林云等[65]對比分析了超聲波、紅外和激光傳感器探測果樹靶標的性能，認為紅外傳感器受環(huán)境光影響較大，應用于果樹冠層探測存在一定局限。但鄒建軍等[66]針對紅外探測控制系統(tǒng)易受環(huán)境影響、工作不穩(wěn)定、探測距離近的缺陷，研制了一種由集成電路構成的果園自動對靶噴霧機紅外探測系統(tǒng)。結果明系統(tǒng)的探測距離為0～6.15 m，最小識別間距小于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。由于對靶開關決策模型相對容易執(zhí)行而得到廣泛應用。

3.2.2 離散型決策模型

對靶開關決策模型只能決策噴頭的開關，在噴頭打開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，而且可以根據(jù)傳感器探測到的距離在線決策施藥量。與對靶開關決策模型相比，該模型可以更精確控制施藥量，但模型的決策數(shù)據(jù)僅是離散的幾個點。目前一般設置3個離散施藥量，即1）距離很遠，噴頭全關；2）探測出的距離較遠（即樹冠薄），則施藥量低；3）探測出的距離較近（即樹冠厚），施藥量大。Moltó等[67]將該決策模型運用到田間試驗，結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)型決策模型是通過比例電磁閥或PWM（pulse width modulation）電磁閥來控制噴霧的流量，電磁閥開啟的時間是基于占空比，當占空比為0時電磁閥關閉，當占空比為100%時電磁閥完全開啟，從而實現(xiàn)從0～100%流量的調節(jié)。由連續(xù)型決策模型生成斜坡信號，將信號傳輸給比例電磁閥實現(xiàn)噴霧機施藥量的連續(xù)控制。Chen等[68]采用PWM電磁閥通過連續(xù)型決策模型來調節(jié)施藥量，發(fā)現(xiàn)作業(yè)速度為3.2km/h時，67%的水敏紙樣本的霧滴覆蓋率超過15%。Escolà等[3]將連續(xù)決策模型應用到噴霧機上，根據(jù)冠層體積實時調節(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%情況屬于過量施藥，而變量施藥中只有16%屬于過量施藥。Berk等[69]基于模糊算法的決策模型設計了模糊控制器，應用于試驗臺實現(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構的匹配性，Walklate等[61]推薦了一個噴霧機施藥量選擇的通用模型，試驗證明該模型評價噴霧機農(nóng)藥有效利用率具有很強的適應性。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攔截率之比[71]2個概念。

模型原理如式（10）～（13），式中為單位樹行長度上噴霧機的施藥量，L；為藥箱內液體濃度，%；為噴頭總噴霧流量，L/min；為噴霧機作業(yè)速度，m/s；為單位葉片面積的施藥量，L/min；為冠層厚度，m；為樹高，m；為攔截率，與樹寬和孔隙度積成正相關，計算式為式（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)樹高、樹寬和孔隙度（或葉面積指數(shù)）在線調節(jié)噴霧機的施藥系數(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，是未來發(fā)展的重要方向之一。文獻[69]顯示該模型的農(nóng)藥使用量只有GA模型的43%～60%。英國學者基于不同的果樹冠層結構，利用小型數(shù)據(jù)庫開發(fā)了施藥量決策系統(tǒng)（http://pjwrc.co.uk/DoseAdjustment.htm），該系統(tǒng)主要包括施藥量調節(jié)模型和標準果樹冠層結構數(shù)據(jù)庫，圖9為施藥量決策系統(tǒng)的果樹模型及施藥量計算器。

目前已經(jīng)在試驗室和實際果園中開展了不同的決策模型的農(nóng)藥減施效果的研究，但沒有查閱到在相同試驗條件下開展不同模型的對比研究的文獻，這會是后續(xù)研究關注的重點。

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風送噴霧沉積量的最重要的3個技術參數(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控系統(tǒng)。

4.1 噴霧量調控系統(tǒng)

目前最常見變量噴霧系統(tǒng)如圖10所示，系統(tǒng)包括3個獨立的子系統(tǒng)以控制不同高度樹冠的噴霧，具有與常規(guī)噴霧系統(tǒng)相同的藥箱、泵、過濾器和壓力表等部件，具有變量噴霧和常量噴霧2個作業(yè)模式[73]。噴霧量調節(jié)主要有4種方法，1）壓力調節(jié)。通過改變噴霧壓力實現(xiàn)噴霧量的調節(jié)，該方法存在調節(jié)范圍小、非線性[74]、壓力變化導致霧滴譜變化，藥液沉積不均勻等缺點。但壓力調節(jié)法具有控制方便和成本低等優(yōu)點，也有學者研究開發(fā)基于壓力調節(jié)的非線性變量噴霧系統(tǒng)[75]；2）噴口截面調節(jié)。美國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構，通過調整彈簧預緊力實現(xiàn)噴口開度隨噴霧壓力變化而變化，從而實現(xiàn)噴霧量的在線調節(jié)[76]。3）PWM調節(jié)。脈沖寬度調節(jié)PWM是通過調節(jié)占空比來實現(xiàn)噴霧量的調節(jié)，是目前應用最多的一種流量調節(jié)方法。魏新華等[77]設計了一種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上試驗，試驗結果顯示整個系統(tǒng)的施藥量控制誤差在±6%范圍內[78]。Liu等[79]研制了PWM集成控制器控制不同的噴頭以適應復雜的噴霧系統(tǒng)應用。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。還有很多學者開展基于PWM的變量噴霧系統(tǒng)的霧化性能[81-82]試驗，研究結果表明：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節(jié)。通過在噴霧系統(tǒng)的外部能源（泵）和電磁閥直接注入不同濃度的藥液以實際變濃度調節(jié)。蔡祥等[83]構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)，該研究主要設計了一種基于電磁原理的快速反應閥門，通過PWM方式準確改變農(nóng)藥注入量和藥液噴灑濃度。胡開群[84]等結合CAN總線技術，設計了基于處方圖的直接注入式變量噴霧機，對變量噴霧系統(tǒng)的噴灑均勻性和精準度進行了試驗驗證，結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 噴霧氣流調控系統(tǒng)

在果樹風送噴霧過程中，與冠層相匹配的氣流（氣流速度、風量、氣流方向）可以保證良好施藥效果，氣流不足導致霧滴難以穿透冠層，而過大氣流會致使霧滴難以沉積而大量飄移。Balsari等[85]的研究表明，當作業(yè)氣流以5 m/s到達果樹冠層時，其霧滴沉積率更高、分布更均勻。而目前果園風送噴霧中的氣流道形式主要有環(huán)向出風式、塔式、柔性管多頭式和獨立圓盤式等，如圖11。這風送裝置都是根據(jù)果樹種植的特定模式而設計的，一般通過調節(jié)風機轉速來改變噴霧氣流速度，高速運行的風機轉速響應時間長，更重要的是其氣流分布特性很難根據(jù)冠層結構變化來調整。目前學者主要關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)雙流道風機，其氣流速度分布與紡錘形果樹冠形輪廓相一致；丁天航等[87]針對單風道果園噴霧機兩側氣流分布不對稱、施藥不均勻的現(xiàn)象，研制了雙風機雙風道系統(tǒng)。但是這些裝置的氣流速度及方向不能實現(xiàn)連續(xù)調節(jié)。Landers[88]在噴霧機出風口安裝百葉窗結構，通過百葉窗改變出風口截面積以實現(xiàn)噴霧風量從0～100%調節(jié)，試驗結果也顯示該結構可以有效增加霧滴在冠層的沉積，為氣流調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一步提高。

圖11 不同型式的氣流道

任麗春[89]等采用步進電機驅動，設計了一種風送噴霧風機轉速檢測與控制系統(tǒng)，為實現(xiàn)風送式噴霧機風機轉速的精確控制，試驗結果顯示系統(tǒng)調速具有良好的動態(tài)響應。意大利favaro公司（http://www.favaro.eu/）設計OVS型噴霧機，其氣流速度和方向均可以根據(jù)樹冠結構動態(tài)調節(jié)，如圖12所示。

圖12 意大利favaro公司的噴霧機氣流調節(jié)

4.3 噴霧位置調控系統(tǒng)

噴霧距離是影響噴霧效果的重要技術參數(shù)之一，根據(jù)果樹冠層結構實時調節(jié)噴霧距離，實現(xiàn)噴霧與冠層的仿形是廣大科技工作者關心的目標。Aljaz等[90]設計了風送噴霧幾何位置在線調節(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]設計了果園柔性對靶噴霧樣機，試驗了不同控制方式下的霧滴沉積率，結果顯示最高霧滴沉積率達到88.4%；周良富等[92]針對籬笆型果樹特點，參照澳大利亞多頭圓盤式噴霧機（圖13b）設計了一種仿行噴霧架，通過電動絲桿調節(jié)霧化器的上下左右運動，試驗結果顯示組合噴霧執(zhí)行裝置完成升降、伸縮和旋轉的時間分別為51.3、50.5、26.5 s，由此可以看出該裝置依然難以實現(xiàn)噴霧位置的在線調節(jié)。

注：DF為自由度，X和Y為坐標系

5 研究與發(fā)展方向

進入新世紀以來，隨著民眾對農(nóng)產(chǎn)品安全認識提高和環(huán)境問題的重視，越來越多的學者投入環(huán)境友好型的變量施藥技術研究。在滿足病蟲害防治需求的基礎上，追求最小的施藥量精準噴施于冠層靶標，最小的農(nóng)藥流失到環(huán)境中依然是未來果園變量施藥技術研究的熱點，研發(fā)具有精準、變量功能的果園噴霧機是未來噴霧機企業(yè)的重點方向。從上述文獻分析可以看出通過冠層探測技術及變量噴霧決策系統(tǒng)，噴霧機可以實現(xiàn)根據(jù)樹冠參數(shù)在線調整施藥參數(shù)，但是設備復雜、維護與管理對人員要求高、價格昂貴等因素制約了變量噴霧系統(tǒng)在市場上的推廣應用。因此，提高冠層探測、智能決策等技術及其田間應用依然值得我們關注。

5.1 高精度的冠層結構探測

1）與冠層探測系統(tǒng)相適應的果樹種植農(nóng)藝技術研究。很多學者發(fā)現(xiàn)冠層結構探測精度與冠層結構特征有密切關系，因此開展與探測系統(tǒng)和噴霧系統(tǒng)相適應的整枝、修剪、間枝等標準化的種植技術研究，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構探測系統(tǒng)的響應速度，確保變量噴霧機的作業(yè)效率。

2）組合探測及其融合算法研究。充分發(fā)揮表2中各種冠層探測方法的優(yōu)點，開展如超聲波、視覺及LIDAR傳感的組合探測方法，提高探測精度。

3）冠層結構重構技術研究。任何一種冠層探測技術都不是直接獲得冠層三維結構，而是需要采用合適的模型重構出結構細節(jié)。因此開展冠層重構技術及田間驗證會是后續(xù)的研究重點。

5.2 施藥智能決策模型

1）冠層結構參數(shù)與施藥參數(shù)關系模型研究。由第三部分施藥量計算及其在線決策模型的現(xiàn)狀可知，不同的計算方法會得到不同藥液沉積分布，造成不同的施藥效果。構建準確的冠層結構參數(shù)與施藥參數(shù)關系模型，并在相同的試驗條件下開展不同模型的有效性評價值得學者關注。

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)和噴霧機作業(yè)速度等），運用模糊算法快速輸出施藥參數(shù)響應值。

5.3 噴霧參數(shù)在線調整裝置

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

2）風量快速調節(jié)裝置。從文獻分析可以看出，當前果園變量噴霧主要是基于冠層結構參數(shù)實時調整施藥量。針對當前最常用的風送噴霧，而風量是關乎藥液沉積與飄移的重要因素，其風量在線調節(jié)機構及其控制方法值得廣大學者關注。

果園變量噴霧技術與裝備研究已經(jīng)開展了相當長的時間，研發(fā)了不同的冠層探測系統(tǒng)，構建了不同的施藥決策模型及相應的執(zhí)行裝置，但變量噴霧裝備依然處在樣機階段。未來將以模糊控制系統(tǒng)為代表的噴霧智能模型、激光雷達掃描等先進手段快速檢測冠層、噴霧量與氣流方向快速調整等技術環(huán)節(jié)為重點攻克目標，以模塊化低成本植入現(xiàn)有噴霧機為工程應用目的。

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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

國家自然科學基金資助項目（51605235）；中國農(nóng)業(yè)科學院基本科研業(yè)務費（研究所級）（S201707）

周良富，江西上饒人，助理研究員，博士，主要從事植保機械裝備與仿真技術研究。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)境工程技術研究。Email：xuexynj@qq.com