El uso de la tecnología de pulverización de pesticidas con vehículos aéreos no tripulados (UAV) en la agricultura de precisión está cobrando cada vez más importancia. Sin embargo, los métodos de pulverización tradicionales luchan por abordar la necesidad de aplicación precisa causada por las diferencias en el dosel de los árboles frutales en los huertos. Este estudio propone un método de pulverización variable por UAV en huertos basado en el volumen del dosel. Se utilizó un dron DJI M300 equipado con LiDAR para capturar datos de nube de puntos 3D de alta precisión de los dosel de los árboles. Se aplicó un algoritmo de filtrado de densificación progresiva de TIN mejorado (IPTD) y un algoritmo de crecimiento de región para segmentar la nube de puntos de los árboles frutales, construir un modelo de clasificación basado en el volumen del dosel y generar un mapa de prescripción diferenciado para la pulverización. Se empleó una estrategia de pulverización multi-punto distribuida para optimizar el rendimiento de la deposición de gotas. Se realizaron experimentos de campo en un huerto de cítricos (Blanco) (73 árboles) y un huerto de litchi (Sonn.) (82 árboles). El análisis de datos mostró que el tratamiento de tasa variable en el área de litchi logró una cobertura máxima del dosel del 14.47% para dosel grandes, reduciendo la deposición en el suelo en un 90.4% en comparación con el tratamiento de pulverización continua; el tratamiento de tasa variable en el área de cítricos alcanzó una cobertura máxima del 9.68%, con una reducción de aproximadamente el 64.1% en la deposición en el suelo en comparación con el tratamiento de pulverización continua. Al igualar el volumen de pulverización a la demanda del dosel, la pulverización de tasa variable mejoró significativamente el apuntamiento de la deposición de gotas, validando la viabilidad del método propuesto para reducir el desperdicio de pesticidas y la contaminación ambiental, y proporcionando un camino técnico escalable para la protección precisa de plantas en huertos.