计算机视觉与精准变量喷施系统融合实现苹果靶向化学疏果：减少18%药剂用量的可持续果园管理新策略

　　为解决传统苹果化学疏果中药剂过量使用、效果不均的问题，研究人员开展计算机视觉(CV)与变量喷施(VRA)技术融合研究。通过Vivid XV3系统生成果树级幼果分布图，结合Intelligent Spray Application?系统实现精准施药。结果表明：精准处理在保持疏果效果的同时减少18%化学药剂使用，为果园管理提供高效可持续的新方案。

　　

在苹果商业化生产中，化学疏果一直是保证果实品质和连年稳产的核心技术。传统种植者通过人工抽样估算幼果密度后全园统一喷施药剂，这种方式既无法应对单株间的负载差异，又容易导致轻载树过度疏果减产、重载树疏果不足影响品质的双重问题，更造成药剂浪费和环境污染。随着精准农业技术的发展，计算机视觉和变量喷施技术分别为果园监测和精准用药提供了新思路，但如何将二者有机结合实现真正的果树级精准疏果，仍是产业亟待突破的难题。

近期发表于《Precision Agriculture》的一项研究开创性地将商用计算机视觉平台与变量喷施系统整合，为苹果园靶向化学疏果提供了全新解决方案。该研究由田纳西州立大学和宾夕法尼亚州立大学的研究团队合作完成，在美国宾夕法尼亚州Biglerville果树研究与实验站开展了系统的田间试验。

研究采用Vivid XV3成像平台进行果树扫描与幼果计数，通过深度学习模型实现单株定位与幼果检测，生成地理参考的幼果分布图；利用Intelligent Spray Application?(ISA)精准喷雾系统，基于GNSS定位和预设喷施任务图实现实时变量喷施。试验设置精准处理（CV+VRA）、常规处理（统一喷施）和未处理对照三个组别，通过疏果前后扫描、人工计数及采收数据综合评价疏果效果与药剂用量。

研究结果显示：精准处理与常规处理在疏果后幼果数量（103±4 vs 101±5）和单果质量（193.5 g vs 187.6 g）上无显著差异，但精准处理组最终单株产量（18.6 kg）显著高于常规组（14.7 kg），且药剂用量减少18%。这表明基于计算机视觉的变量疏果不仅能维持疏果效果，还可显著降低化学投入并提高产量。

材料与方法

研究在富士/B9砧木果园进行，行距3.6 m，株距1 m。Vivid XV3平台以2.2-4.5 m·s^-1速度扫描获取侧视图像，通过深度学习模型检测幼果并记录GNSS位置；ISA喷雾器配备16组喷嘴和PWM电磁阀，通过Agromanager平台接收喷施任务图，基于RTK-GNSS实现厘米级定位与实时流量调控。

疏果效果评价与数据分析

通过疏果前后扫描对比、人工计数及采收分级数据综合评价。结果显示两组化学疏果处理均将幼果数量降至100左右，而对照组因自然落果仅降至168果/株。采收时精准处理组单株成果数（96果）显著高于常规组（78果），且平均单果质量无显著差异，表明精准处理在维持果实品质的同时更好地保留了产量潜力。

化学药剂使用量

精准处理根据幼果负载将喷施剂量分为50%、75%、90%和100%四个等级，实际平均用药量仅为常规处理的82.15%，节省药剂约18%。药剂节省主要得益于对低负载树的减量喷施和对空缺区域的停止喷施。

讨论与结论

该研究首次实现了全园尺度的果树级变量疏果，证实计算机视觉与变量喷施技术的整合可在大幅减少化学用量的同时维持疏果效果。尽管存在树体定位误差、光照干扰等技术瓶颈，该研究仍为果园精准管理提供了明确的技术路径。未来通过结合树干横截面积(TCSA)评估树势、优化冠层内部分区喷施，将进一步增强系统的适用性与可靠性。该技术不仅降低生产成本和环境负荷，也为实现可持续果园管理提供了重要实践依据。