La aplicación precisa de pesticidas basada en características del dosel de los árboles, como la altura de los árboles, es más respetuosa con el medio ambiente y más saludable para los humanos. Los mapas de prescripción offline se pueden utilizar para lograr una aplicación precisa de pesticidas a bajo costo. Para obtener una nube de puntos completa con información detallada del dosel de los árboles en huertos, se desarrolló un sistema de adquisición de información de fusión LiDAR-RTK en un vehículo todo terreno (ATV) con un sistema de conducción autónoma. La nube de puntos se transformó en un sistema de coordenadas geográficas para su registro, y se utilizó el consenso de muestra aleatoria (RANSAC) para segmentarla en suelo y dosel. Se construyó un mapa de prescripción 3D con un tamaño de unidad de 0.25 m a partir de la nube de puntos del dosel de los árboles. La altura de 20 árboles se midió geométricamente para evaluar la precisión del mapa de prescripción voxel. Los resultados mostraron que el RMSE entre la altura de los árboles calculada a partir de la nube de puntos obtenida por LiDAR y la altura real medida de los árboles fue de 0.42 m, el RMSE relativo (rRMSE) fue del 10.86%, y la media del error porcentual absoluto (MAPE) fue del 8.16%. El sistema de adquisición de fusión LiDAR-RTK desarrollado puede generar mapas de prescripción 3D que cumplen con los requisitos de aplicación precisa de pesticidas. El sistema de adquisición de información de fusión LiDAR-RTK desarrollado podría construir mapas de prescripción 3D de manera autónoma que se ajusten a los requisitos de aplicación en la gestión digital de huertos.