La pulverización en huertos puede controlar eficazmente plagas y enfermedades. La sobreaplicación comúnmente resulta en residuos de pesticidas excesivos en productos agrícolas y contaminación ambiental. Para evitar estos problemas, la tecnología de pulverización variable utiliza la detección del dosel objetivo para evaluar el área foliar en un dosel y ajustar la tasa de aplicación en consecuencia. En este estudio, se estableció una plataforma de detección móvil LiDAR para medir automáticamente datos de nube de puntos para un dosel espeso en un huerto de manzanas. Se construyó una plataforma de prueba y se tomaron medidas manuales del área foliar del dosel. Luego, se utilizaron algoritmos de regresión polinómica, regresión de red neuronal de retropropagación (BP) y regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para estudiar la relación entre las nubes de puntos del dosel del árbol del huerto y las áreas foliares. El algoritmo de red neuronal BP (86.1% y 73.6% de precisión para los datos de prueba y verificación, respectivamente) y el algoritmo PLSR (78.46% y 60.3%, respectivamente) tuvieron un mejor rendimiento que la función de Fourier de la regresión polinómica (59.73% de precisión). El modelo de área foliar obtenido mediante PLSR fue intuitivo y simple, mientras que el algoritmo de red neuronal BP fue más preciso y pudo cumplir con los requisitos para la pulverización variable de alta precisión.