近年来,果园果树对靶变量喷雾技术朝着越来越精确的方向发展,果树靶标探测设备从红外线传感器、超声波传感器,到摄像头、激光雷达以及Kinect,对果树树冠特征信息的获取更加精确和多样化,不单单可以知道是否有果树在喷雾机旁,还可以知道果树与喷雾机的距离、果树的高度宽度甚至树叶密度、树冠体积,但是每种技术都存在一些缺点,导致在实际的喷雾工作中无法很好地实现对靶变量喷雾。本文从分析各种传感器的优缺点出发,提出了摄像头与激光雷达相结合采集果树树冠信息,并将它们的数据进行融合的方法,弥补对方的缺点,达到在果树树冠图像中去除隔行果树影响的效果,从而对后续的精准喷雾作出指导。1)多源信息采集方案及平台设计。为了基于真实环境信息设计算法,设计了模拟果园环境的多源信息采集方案,需要采集不同光照强度下、平台处于不同姿态下的静态和动态的图像数据、激光雷达点云数据、姿态数据。根据需求,设计并搭建了基于树莓派的多源信息采集平台,该平台可以在静止状态下或是匀速直线运动的状态下采集同一时刻的图像数据、激光雷达点云数据、平台姿态数据、光照强度数据等,并将上述数据保存在文件中。2)提取图像中果树树冠算法设计与试验。在处理图像的过程中,关键是将果树树冠部分从背景中分割出来,而果树树冠的颜色特征在户外采集图像的过程中是比较稳定的,基于此使用了K-means聚类进行初步分割以及基于G-R、G-B颜色特征的分割得到效果较理想的果树树冠部分,且该方法受光照强度影响较小,不需要针对不同图像设定不同分割阈值,适合应用于实际作业。通过图像处理得到的果树树冠特征数值与实际测量相比较,相对误差均在15%以下。3)基于激光雷达还原果树三维信息算法设计与试验。当平台向前行走时,激光雷达将扫描到果树的一个个切面,从而获取果树相对于平台的三维信息。而在还原果树三维信息的过程中需要矫正点云数据,设计了点云数据矫正算法,其中包括了平台具有俯仰角和侧倾角时的矫正,以及平台行进状态下的矫正。最后对果树的三维信息还原得到树冠有关数值特征,与实际测量值对比,相对误差均在14%以下,验证了基于激光雷达点云数据还原果树三维信息的有效性。4)融合图像与激光雷达点云数据的算法设计与试验。在得到分割后的果树树冠区域图像和果树树冠相对于平台的深度距离信息后,将有效的激光雷达点云数据与图像中的像素区域进行匹配,去除图像中隔行果树的干扰,得到准确的靶标果树图像。从试验得到的图像可以看到,融合效果良好,隔行果树区域基本被去除,达到融合算法理想的效果。本文设计的相关算法为农业靶标探测技术提供了参考,后续可以将本文的算法移植到树莓派或是其它硬件中,测试算法实际工作时的识别效率,并根据实际情况优化算法。若是效率达到要求,则可以探索树冠特征与喷雾量、风辅装置等的对应关系,以达到最终精准对靶变量喷雾的效果,从而减少农药的施用,降低对环境的污染,提升果品的质量。