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多源遥感信息作物病虫害遥感监测及预测方法研究
发布人
张竞成,博士,杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院)副教授,曾在国家农业信息化工程技术研究中心工作,美国南佛罗里达大学、俄克拉荷马州立大学访问学者,入选国家青年遥感科技人才创新计划,北京市科技新星计划,浙江省151人才,浙江省中青年学科带头人。近年以第一作者或通讯作者发表中科院一区/二区SCI论文20篇;主编/副主编病害遥感监测预测相关中英文专著3部;获得发明专利7项,参与制定病害遥感监测相关农业部行业标准3项、地方标准3项。
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作物病虫害遥感监测研究与探索
基于优化光谱指数的作物氮素养分估测
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高光谱成像和3D技术在植物表型中的应用
基于深度学习和三维重构的大豆表型研究
气象大数据与主要农业气象灾害的遥感监测方法
作物氮素定量遥感机理与应用
植物表型架起从数字农业到智慧农业的桥梁
作物表型鉴定技术促进智慧农业发展
无人机遥感影像辅助田间水稻农艺表型性状提取和分析
作物表型组学的初步探索与思考
AI时代的植物表型数字化
低空多源遥感表型观测效果影响途径与建议
基因组与表型组关联分析(GPWAS)挖掘植物中潜在功能基因
根系表型研究进展与展望
植物逆境生存的秘籍
植物表型计数只我见——从计算机视觉角度的思考
十年植物表型之浅见
植物根系表型、植物-植物和植物-微生物互作
植物表型赋能现代种业和智慧农业的思考与实践
基于AI的作物表型技术在大豆作物育种中的实践和探索
小麦高通量基因型表型技术研究及育种应用
一位农业工程研究者的植物表型之路
Root scanning and image analysis using RhizoVision Explorer
光合作用测量:植物表型新工具
精准调控气孔促进植物的碳氮吸收
植物表型及其潜在应用
作物生长模型:探索植物生长发育的规律
光合作用助力农业生产
作物模型架起从基因型到表型的桥梁
尹烨:生命科学之美
作物育种表型组学问题与大豆实践
基因编辑与未来农业
双碳战略与乡村振兴融合下的新机遇与做法
低成本植物和土壤氮素传感器 推进玉米高通量表型 和环境鉴定
表型物联网赋能玉米智慧育种
小麦基因编辑技术体系研究
SIF理论、实践和通往全球SIF监测网络之路
周少川:水稻核心种质育种
Measurement of plant phenotypes with low-cost Raspberry Pi computers and cameras