工作经历

2003-2004    助　 教，合肥工业大学资源与环境学院

2009-2013    讲　 师，华中农业大学资源与环境学院

2014-2016    访问学者，美国农业部，农业航空应用研究中心

2019    博士后研究，美国德州农工，量子光学研究与应用中心

2013-2022 副教授，华中农业大学，资源与环境学院

2022  至今 教授，华中农业大学，资源与环境学院

教育经历

1999-2003    本科教育，武汉大学遥感信息工程学院，地图学与地理信息系统专业

2004-2009    硕博教育，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，摄影测量与遥感专业　

科研情况介绍

科研方向

1. 低空农业遥感无人机系统研制及应用（对接高性能高通量低空无人机遥感平台）

搭建适配超高分辨率、多光谱、高光谱、热红外和日光诱导（SIF）等多载荷的科研级无人机遥感成像平台，适配农作物业务化监测的轻简化多源无人机遥感成像平台。

2. 基于低空遥感成像平台的作物群体理化信息快速获取与分析（对接智慧农业）

针对具体作物和农学问题，借助低空遥感成像平台高效快速获取所需影像，快速高效提取所需信息。利用毫米级超高清影像（作物测高、局部特征精确获取与分析），高效的多波段影像（作物长势与病害快速评估），纳米级高光谱影像（植物营养精确分析）以及热红外温度影像（蒸腾作用，耐旱程度评估）；

3.时序高通量群体冠层表型信息驱动的大田作物长势评价模型研究（对接大田表型研究）

集高通量大田作物表型获取技术、动态数据挖掘方法和作物生长相关特征评价模型为一体的综合研究方法，为作物生产管理和研究提供全新思路和方法支撑。

科研项目

·   “高原特色水稻产业“物联网+遥感”智慧农业系统研究”，云南省重大科技专项计划（202402AE090022），课题负责人，2024-2026.

·   “粮油作物无人精准变量作业关键技术研究”，湖北省关键核心技术攻关项目，项目骨干，2024-2025.

·   “油菜种质表型数字化鉴定技术研究”，贵州省重点研发项目（2023060），项目骨干，2023-2027.

·   “超高产耐逆广适玉米品种设计与培育”，科技创新2030-农业生物育种重大项目（项目号：2023ZD04029），项目骨干，2023-2025.

·   “融合时序多源低空遥感数据的作物倒伏精准识别及早期风险评估”，国家自然科学基金面上项目(项目号：42171349), 项目负责人，2022-2025.

·   “低空无人机遥感农情信息采析一体化核心技术研发”，中央高校基金关键核心技术攻关项目(项目号：2662022ZHYJ003)，项目负责人，2022-2024.

·   “水稻优质种质资源精准鉴定”，国家重点研发计划“农业生物种质资源挖掘与创新利用”重点专项(项目号：2021YFD1200504)，子课题参与，2021-2026.

·  “玉米智慧生产模式创新与无人农场示范”，内蒙古自治区科技重大专项项目(项目号：2021ZD0046)，课题负责人，2021-2024.

·　“大田经济作物优质丰产的生理基础与调控”，国家重点研发计划项目 (项目号：2018YFD1000900), 子任务负责人，2018-2022.

·　“低空遥感技术支持下的油菜全程机械化关键信息快速获取方法研究与实现”, 中央高校基金交叉项目(项目号：2017JC038), 项目负责人, 2017-2019.

·　“基于航空遥感成像系统的作物长势和病虫害评估”, 中国留学基金委公派出国项目全额资助 (项目号：201308420447), 项目负责人, 2014-2015.

·　“基于成像高光谱技术的水稻理化信息快速获取方法研究”, 中央高校基金交叉项目资助 (项目号：2014JC008), 项目负责人, 2014-2015.

·　“分形维数约束下的亚像元空间定位研究”, 中国自然科学基金委 (项目号：41201364), 项目负责人, 2013-2015.

·　“非触式作物生长过程信息获取方法研究”, 中央高校基金交叉项目资助 (项目号：2011QC040), 项目负责人, 2011-2013.

·　“基于空间变异理论的遥感影像尺度下推方法研究”, 湖北省自然科学基金资助 (项目号：2010CDB099), 项目负责人, 2010-2012.

·　“亚像元信息的影像纹理信息提取问题研究”, 华中农业大学科研启动项目资助”, (项目号：2011QC040), 项目负责人, 2009-2011.

科研论文

第一或通讯（含共同）论文

2024

1. Haotian Shi, Jian Zhang*, An Lei, Chenguang Wang, Yingjie Xiao, Chengxiu Wu, Qing Wu, Shu Zhang, Jing Xie. Enhancing detection accuracy of highly overlapping targets in agricultural imagery using IoA-SoftNMS algorithm across diverse image sizes [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 227:109475. (https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109475) 农林科学Top期刊

2. Botao Wang, Chenghai Yang, Jian Zhang*, Yunhao You, Hongming Wang, Wanneng Yang. IHUP: An integrated high-throughput universal phenotyping software platform to accelerate unmanned aerial vehicle based field plant phenotypic data extraction and analysis[J]. Plant Phenomics. 2024, 6:0164. (https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0164)农林科学Top期刊

3. Chufeng Wang, ShijieXu, ChenghaiYang, Yunhao You, Jian Zhang*, Jie Kuai, Jing Xie, Qingsong Zuo, Mingli Yan, Hai Du, Ni Ma, Bin Liu, Liangzhi You, Tao Wang, HaoWu. Determining rapeseed lodging angles and types for lodging phenotyping using morphological traits derived from UAV images[J]. European Journal of Agronomy, 2024, 155, 127104. (https://doi.org/10.1016/j.eja.2024.127104)农林科学Top期刊

2023

4. Chufeng Wang, Chenghai Yang, Jian Zhang*, Jie Kuai, Jing Xie, Wei Wu, Qingsong Zuo, Mingli Yan, Hai Du, Ni Ma, Bin Liu, Liangzhi You. A PROSAIL model with a vegetation index lookup table optimized with in-situ statistics for rapeseed leaf area index estimation using diverse unmanned aerial vehicle sensors in the Yangtze River Basin [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 215: 108418. (https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108418)农林科学Top期刊

2022

5. Ziyue Guo, Chenghai Yang, Wangnen Yang, Guoxing Chen, Zhao Jiang, Botao Wang, Jian Zhang*. Panicle Ratio Network: Streamlining rice panicle measurement by deep learning with ultra-high-definition aerial images in fields [J]. Journal of Experimental Botany, 2022, 73(19): 6575-6588. (https://doi.org/10.1093/jxb/erac294) 生物学Top期刊

6. Jijun Li#, Tianjin Xie#, Yahui Chen, Yuting Zhang, Chufeng Wang, Zhao Jiang, Wanneng Yang, Guangsheng Zhou, Liang Guo*, Jian Zhang*. High-throughput UAV-based phenotyping provides insights into the dynamic process and genetic basis of rapeseed waterlogging response in the field [J]. Journal of Experimental Botany, 2022, 73(15): 5264-5278. (https://doi.org/10.1093/jxb/erac242)生物学Top期刊

7. Jian Zhang#, Bo Sun#, Chenghai Yang, Chunyun Wang, Yunhao You, Guangsheng Zhou, Bin Liu, Chufeng Wang, Jie Kuai*, Jing Xie*. A novel composite vegetation index with solar-induced chlorophyll fluorescence for seedling rapeseed net photosynthesis rate retrieval [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 198: 107031.(https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107031)农林科学Top期刊

2022

8. Zhao Jiang#, Haifu Tu#, Baowei Bai, Chenghai Yang, Biquan Zhao, Ziyue Guo, Qian Liu, Hu Zhao, Wanneng Yang, Lizhong Xiong*, Jian Zhang*. Combining UAV-RGB high-throughput field phenotyping and genome-wide association study to reveal genetic variation of rice in dynamic response to drought stress [J]. New Phytologist, 2021, 232(1):440-455.(https://doi.org/10.1111/nph.17580)生物学Top期刊

9. Bo Sun#, Chufeng Wang#, Chenghai Yang, Baodong Xu, Guangsheng Zhou, Xiaoyong Li, Jing Xie,Shijie Xu, Bin Liu, Tianjin Xie, Jie Kuai*, Jian Zhang*. Retrieval of rapeseed leaf area index using the PROSAIL model with canopy coverage derived from UAV images as a correction parameter[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021,102: 102373.  (https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102373) 地球科学Top期刊

10. Tianjin Xie#, Jijun Li#, Chenghai Yang, Zhao Jiang, Yahui Chen, Liang Guo*, Jian Zhang*. Crop height estimation based on UAV images: Methods, errors, and strategies[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 185: 106155. (https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106155)农林科学Top期刊

11. 张建, 谢田晋, 尉晓楠, 王宗铠, 刘崇涛, 周广生, 汪波*. 无人机多角度成像方式的饲料油菜生物量估算研究[J]. 作物学报, 2021, 47(9): 1816-1823.( http://zwxb.chinacrops.org/CN/10.3724/SP.J.1006.2021.04211) 中国科技期刊卓越行动入选期刊

12. 张建*, 谢田晋, 杨万能, 周广生. 近地遥感技术在大田作物株高测量中的研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3 (1): 1-15. (http://www.smartag.net.cn/CN/10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA033)

2020

13. Jian Zhang#, Chufeng Wang#, Chenghai Yang, Zhao Jiang, Guangsheng Zhou, Bo Wang, Yeyin Shi, Dongyan Zhang, Liangzhi You*, Jing Xie*. Evaluation of an UAV-mounted camera with different spectral modifications and two handheld spectral sensors for rapeseed growth monitoring: Performance and influencing factors [J]. Precision Agriculture. 2020, 10.1007/s11119-020-09710-w. (https://doi.org/10.1007/s11119-020-09710-w) 农林科学Top期刊

14. Jian Zhang#, Biquan Zhao#, Chenghai Yang, Yeyin Shi, Qingxi Liao, Guangsheng Zhou, Chufeng Wang, Tianjin Xie, Zhao Jiang, Dongyan Zhang, Wanneng Yang, Chenglong Huang* and Jing Xie*. Rapeseed Stand Count Estimation at Leaf Development Stages With UAV Imagery and Convolutional Neural Networks [J]. Frontiers in Plant Science. 2020, 11, 617. ( https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00617)生物学Top期刊

15. Jian Zhang#, Tianjin Xie#, Chenghai Yang, Huaibo Song, Zhao Jiang, Guangsheng Zhou, Dongyan Zhang, Hui Feng, Jing Xie*. Segmenting Purple Rapeseed Leaves in the Field from UAV RGB Imagery Using Deep Learning as an Auxiliary Means for Nitrogen Stress Detection [J]. Remote Sensing. 2020, 12, 1403. (https://doi.org/10.3390/rs12091403) 工程技术Top期刊

16. Jian Zhang#, Chufeng Wang#, Chenghai Yang, Tianjin Xie, Zhao Jiang, Tao Hu, Zhibang Luo, Guangsheng Zhou, Jing Xie*. Assessing the Effect of Real Spatial Resolution of In Situ UAV Multispectral Images on Seedling Rapeseed Growth Monitoring [J]. Remote Sensing. 2020, 12, 1207. (https://doi.org/10.3390/rs12071207) 工程技术Top期刊

17. Biquan Zhao, Jiating Li, P. Stephen Baenziger, Vikas Belamkar, Yufeng Ge, Jian Zhang*, Yeyin Shi*. Automatic Wheat Lodging Detection and Mapping in Aerial Imagery to Support High-Throughput Phenotyping and In-Season Crop Management [J]. Agronomy 2020, 10, 1762. ( https://doi.org/10.3390/agronomy10111762)

2019

18. Xiaoyang Zhao, Jian Zhang*, Dongyan Zhang, Xingen Zhou, Xiaohui Liu, Jing Xie*. Comparison between the Effects of Visible Light and Multispectral Sensor Based on Low-Altitude Remote Sensing Platform in the Evaluation of Rice Sheath Blight[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(4): 1192-1198. (http://www.gpxygpfx.com/EN/Y2019/V39/I04/1192)

2018

19. Biqian Zhao#, Jian Zhang#, Chenghai Yang, Guangsheng Zhou, Youchun Ding, Yeyin Shi, Dongyan Zhang, Jing Xie*, Qingxi Liao*. Rapeseed Seedling Stand Counting and Seeding Performance Evaluation at Two Early Growth Stages Based on Unmanned Aerial Vehicle Imagery [J]. Frontiers in Plant Science.2018,9:1362. (https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01362)生物学Top期刊

20. Dongyan Zhang#, Xingen Zhou#, Jian Zhang#, Yubin Lan, Chao Xu, Dong Liang. Detection of rice sheath blight using an unmanned aerial system with high-resolution color and multispectral imaging [J]. PLoS ONE. 2018, 13(5): e0187470. (https://doi.org/10.1371/journal.pone.0187470)

21. Xiaoyang Zhao, Jian Zhang*, Chenghai Yang, Huaibo Song, Yeyin Shi, Xingen Zhou, Dongyan Zhang, Guozhong Zhang. Registration for Optical Multimodal Remote Sensing Images Based on FAST Detection, Window Selection, and Histogram Specification [J]. Remote Sensing. 2018, 10(5), 663. (https://doi.org/10.3390/rs10050663) 工程技术Top期刊

22. Jian Zhang, Jin Meng, Biquan Zhao, Dongyan Zhang, Jing Xie. Research on the Chlorophyll Content (SPAD) Distribution Based on the Consumer-Grade Modified Near-Infrared Camera [J].  Spectroscopy and Spectral Analysis, 2018, 38(3):737-744. (http://www.gpxygpfx.com/EN/Y2018/V38/I03/737)

23. 王楚锋, 王天一, 廖世鹏, 张东彦, 谢静, 张建*. 基于低空遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取[J]. 华中师范大学学报 (自然科学版).2018,52(4):565-73. (http://journal.ccnu.edu.cn/zk//CN/Y2018/V52/I4/565)

24. 赵琨, 王珺珂, 王楚锋, 谢田晋, 张建*. 基于高光谱成像技术的油菜 SPAD 值空间分布预测及最佳测量叶位[J]. 华中农业大学学报. 2018,4:012. (http://hnxbl.cnjournals.net/hznydxzr/article/pdf/20180412)

2017

25. Jian Zhang, Chenghai Yang, Biquan Zhao, Huaibo Song, Wesley Clint Hoffmann, Yeyin Shi, Dongyan Zhang,  Guozhong Zhang.  Crop Classification and LAI Estimation Using Original and Resolution-Reduced Images from Two Consumer-Grade Cameras[J]. Remote Sensing, 2017, 9, 1054. (https://doi.org/10.3390/rs9101054) 工程技术Top期刊

26. 赵必权,丁幼春,蔡晓斌,谢静,廖庆喜,张建*.基于低空无人机遥感技术的油菜机械直播苗期株数识别[J].农业工程学报,2017,33(19):115-123.(doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.19.015) 中国科技期刊卓越行动入选期刊

2016

27. Jian Zhang, Chenghai Yang, Huaibo Song, Wesley Clint Hoffmann, Dongyan Zhang, Guozhong Zhang. Evaluation of an airborne remote sensing platform consisting of two consumer-grade cameras for crop identification[J]. Remote Sensing, 2016, 8(3): 257. (https://doi.org/10.3390/rs8030257)工程技术Top期刊

合作论文

1. FengZhao, Zhenjiang Li, Wout Verhoef, Chongrui Fan, Hexuan Luan, Tiangang Yin, Jian Zhang, Zhunqiao Liu, Chiming Tong, Yunfei Bao.Simulation of solar-induced chlorophyll fluorescence by modeling radiative coupling between vegetation and atmosphere with WPS [J]. Remote Sensing of Environment, 277, 113075.(https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113075)

2. Yi Cen, Ying Huang, Shunshi Hu*, Lifu Zhang, Jian Zhang. Early Detection of Bacterial Wilt in Tomato with Portable Hyperspectral Spectrometer [J]. Remote Sensing, 2022, 14, 2882. (https://doi.org/10.3390/rs14122882)

3. Zemin Han, Wenjie Hu, Shoulian Peng, Haoran Lin, Jian Zhang, Jingjing Zhou, Pengcheng Wang， Yuanyong Dian*. Detection of Standing Dead Trees after Pine Wilt Disease Outbreak with Airborne Remote Sensing Imagery by Multi-Scale Spatial Attention Deep Learning and Gaussian Kernel Approach [J]. Remote Sensing, 2022, 14, 3075. (https://doi.org/10.3390/rs14133075)

4. Chunmeng Wang, Mancan Xu, Yuchen Wang, William D. Batchelor, Jian Zhang, Jie Kuai Lin Ling.Long-Term Optimal Management of Rapeseed Cultivation Simulated with the CROPGRO-Canola Model [J]. Agronomy. 2022; 12(5):1191. (https://doi.org/10.3390/agronomy12051191)

5. Chunyan Gu, Daoyong Wang, Huihui Zhang, Jian Zhang, Dongyan Zhang*, Dong Liang. Fusion of Deep Convolution and Shallow Features to Recognize the Severity of Wheat Fusarium Head Blight [J]. Frontiers in Plant Science. 2021, 11:599886. (https://doi: 10.3389/fpls.2020.599886)

6. Mancan Xu, Chunmeng Wang, Lin Ling*, William D. Batchelor, Jian Zhang, Jie Kuai. Sensitivity analysis of the CROPGRO-Canola model in China: A case study for rapeseed [J]. PLoS ONE, 2021, 16(11): e0259929.(https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259929)

7. Wangneng Yang#*, Hui Feng#, Xuehai Zhang#, Jian Zhang, John H. Doonan, William David Batchelor, Lizhong Xiong, Jianbing Yan. Crop Phenomics and High-throughput Phenotyping: Past Decades, Current Challenges and Future Perspectives [J]. Molecular Plant. 2020,13(2):187-214. (https://doi.org/10.1016/j.molp.2020.01.008)

8. Jiawei Zhang, Xiuyuan Wang, Chenghai Yang, Jian Zhang, Dongjian He, Huaibo Song.  Image dehazing based on dark channel prior and brightness enhancement for agricultural remote sensing images from consumer-grade cameras [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 151: 196-206. (https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.06.010)

9. Huaibo Song, Chenghai Yang, Jian Zhang, Wesley Clint Hoffmann, Dongjian He,  J. Alex Thomasson. Comparison of mosaicking techniques for airborne images from consumer-grade cameras [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(1):016030. (https://doi.org/10.1117/1.JRS.10.016030)

10. Huaibo Song, Chenghai Yang, Jian Zhang, Dongjian He, John A. Thomasson. Combining fuzzy set theory and nonlinear stretching enhancement for unsupervised classification of cotton root rot [J]. Journal of Applied Remote Sensing,  9(1), 096013. (https://doi.org/10.1117/1.JRS.9.096013)

学术交流活动（近5年）

1. 2021年11月3号，第18届国际水稻功能基因组学研讨会（2021年11月3-5号，西班牙，巴塞罗那），作题为“UAV phenotyping of dynamic drought response in rice”的poster展示；

2. 2021年8月19号，受邀参加亚信智慧农业应用与发展研修班(第二期）授课，为来自哈萨克斯坦、泰国、土耳其等10个亚信成员国的高校、研究机构和政府部门的听众讲授“低成本遥感技术在作物长势监测中的应用”课程；

3. 2021年6月28号，受邀参加第5届全国定量遥感论坛，并作题为“高通量大田无人机表型采析平台助力智慧农业发展”报告；

4. 2021年5月22号，受邀参加第9届国际精准农业航空会议，并作题为“High-throughput field phenotyping platform based on UAV: Smart agriculture development accelerator”大会报告；

5. 2021年5月18号，受邀在华农-梅西大学学术交流论坛上，作题为“基于低空无人机遥感技术的作物高通量表型助力作物基因×环境×管理多因素互作关系研究”的在线报告；

6. 2021年5月17号，受邀在航天宏图PIE遥感图像开发大赛官网，作题为“知行合一、共融共赢”的在线报告；

7. 2020年9月14号，受邀参加第8届国际精准农业航空会议，并作题为“High-throughput field phenotyping techniques based on UAV accelerated water-saving rice breeding”大会报告；

8. 2020年5月6号，受邀在作物表型知名在线平台“百博智慧大讲堂”，作“低空多源遥感表型观测效果影响途径与建议”报告；

9. 2018年7月在武汉主持召开了2018年遥感大数据与智慧农业论坛，会议邀请多位国内外知名专家围绕遥感、大数据、智慧农业开展了学术交流；

10. 2017年8月6-9号受邀访问了美国内布拉斯加林肯大学农机系进行学术交流，并做题为“农业低空遥感进展”的报告；

11. 2017年7月22-28号受邀参加TAMU-Princeton-Baylor联合举办的《量子光学前沿与应用》论坛，并做题为“光学农业遥感进展”的报告；

12. 2017年7月29号-8月5号受邀访问了美国德州农工大学量子光学工程中心进行学术交流，并做题为“远距离拉曼光谱及其在农业中的应用”的报告。

专利

1. 张建，吴擎，周乐，谢静，王博韬，石昊天，王晨光，雷安. 基于低空遥感的高通量大田作物小区自动提取方法及装置：中国，202410523682.8[P].2024-4-28.

2. 张建，石昊天，王晨光，雷安，肖英杰，吴成秀，薛国忠，谢静，吴擎，张纾.基于无人机与深度学习的大田作物幼苗高精度监测方法：中国，202410451507.2[P].2024-4-16.

3. 张建, 王宏铭, 王楚锋, 谢静. 基于无人机遥感和深度学习的鲜食玉米成熟度预测方法:中国, 202111471473.6[P].2021-12-10.

4. 张建, 许世杰, 刘斌, 王楚锋, 尤云豪.基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法:中国, 202111471472.1[P].2021-12-10. 已授权

5. 张建, 孙博, 王楚锋, 谢田晋, 谢静, 周广生. 基于PROSAIL模型并在冠层覆盖度参与优化下作物叶面积指数反演方法: 中国, 202011374100.2[P]. 2020-11-28. 已授权

6. 张建, 谢田晋, 王楚锋, 蒋钊, 谢静, 杨万能. 基于低空无人机被动遥感的作物株高及生物量自适应高精度解算方法: 中国, 202011101682.7[P]. 2020-10-10. 已授权

7. 张建, 王博韬, 蒋钊, 谢田晋, 谢静, 杨万能.一种农作物表型信息多源遥感监测方法:中国, 202011001086.1[P].2020-09-22. 已授权，成果已转化

8. 张建, 蒋钊, 熊立仲, 涂海甫,谢静, 杨万能. 基于低空遥感的大田作物干旱表型提取与抗旱性评估方法: 中国, 202011005867.8[P].2020-09-18. 已授权

9. 张建.轻小型一体化农业多源遥感监测无人机系统:中国,201921895699.7[P].2019-11-05.已授权

软件著作权

水稻稻穗语义分割程序[CP].2024SR0713235,20255-05-24.

多源光学遥感传感器光谱重采样软件[CP].2023SR0760050,2023-06-29.

基于Web的无人机遥感影像管理系统[CP].2023SR0694295,2023-06-20.

基于无人机多源遥感图像的鲜食玉米含水含糖量信息提取软件[CP].2023SR0310564,2023-03-29.

基于无人机超高分辨率图像的玉米苗情调查软件[CP].2023SR0302234,2023-03-06.

基于无人机图像灰度共生矩阵的纹理特征提取软件[CP].2021SR1038499,2021-05-21.

基于无人机图像与深度卷积神经网络模型的水稻抽穗比例识别软件[CP].2021SR1219000,2021-04-20.

基于无人机多源影像的作物冠层CWSI自动提取系统[CP].2021SR0700240,2021-02-25.

基于低空多源遥感的高通量作物表型系统软件[CP].2021SR0795706,2020-12-01.

基于无人机高光谱遥感的油菜LAI反演算法软件[CP]. 2021SR0117441, 2020-11-23.

结构参数优化下基于PROSAIL模型的作物叶面积指数提取软件[CP]. 2021SR0117440, 2020-11-15.

无人机平台小型非制冷热红外相机高精度辐射定标软件[CP].2020SR1269529,2020-04-10.

基于无人机图像与深度学习模型的水稻卷叶打分软件[CP].2020SR1261834,2020-08-01.

基于无人机图像的田间作物生物量提取软件[CP]. 2020SR1235679, 2020-08-25.

基于无人机平台的日光诱导叶绿素荧光(SIF)信号提取软件[CP]. 2020SR0934039, 2020-2-12.

基于紫叶面积提取的大田作物养分诊断算法软件[CP]. 2020SR0934033, 2020-02-28.

多模式光学遥感影像配准软件[CP].2018SR651286,2018-05-14

自然地理学实习教学软件[CP]. 2015SR008271,2015-01-14.

教学情况介绍

主讲课程

空间分析（专业必修课）

三维空间建模（专业选修课，精品实践课程）

农林无人机遥感（专业选修课，专创融合示范课程）

田间遥感技术在作物栽培中的应用与研究（创新型实验课）

基于多角度成像的作物三维建模与应用（双百案例课程）

教研项目

“基于PIE-UAV的《农林无人机遥感应用》案例实践课程体系建设”，项目编号（202101162003），教育部产学合作协同育人项目，项目负责人，2021-2023.

“GIS空间分析”课程思政项目，校级教改项目，项目负责人，2021-2022.

“农林无人机遥感”，专创融合精品课程，校级教改项目，项目负责人，2020-2021.

“三维空间建模”，校级精品实践课程建设，校级教改项目，项目负责人，2014-2016.

“地理信息处理与建模” 重点课程建设，校级重点课程建设，项目负责人，2013-2014.

“农业院校资源环境信息专业实践教学体系的研究与实践”，校级教改项目，项目负责人，2011-2012.

研究生培养情况（截至2022年8月）

培养研究生共计17名（毕业8名，在读9名）；其中，协助指导博士生3名（毕业1名，在读2名），人均发表高水平期刊论文2篇，3人获得国家奖学金。

2021年，所指导硕士研究生蒋钊，以共同第一作者身份在New Phytologist (IF 2021=10.151，一区Top期刊) 上发表论文，2021年获国家奖学金，2022年获得全额奖学金赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (University of Illinois at Urbana-Champaign, UIUC) 攻读博士学位；

2021年，所指导研究生王楚锋带领的团队在第一届智慧农业创意大赛获得一等奖；

2021年，所指导研究生郭子越带领的团队在第一届智慧农业创意大赛获得优秀奖，2022年获得国家奖学金；

2020年，所指导研究生王博韬带领的团队在中国测绘学会举办的第三届“航天宏图杯”PIE遥感图像处理软件二次开发大赛获得一等奖，2021年获得国家奖学金；

2020年，所指导硕士研究生赵必权，以第一作者身份发表SCI论文3篇，EI论文1篇，获得全额奖学金，赴美国内布拉斯加林肯大学(University of Nebraska - Lincoln, UNL)攻读博士学位。

本科生培养情况（截至2022年）

校大学生标兵：赵晓阳(2018)

校十佳大学生：焦元堃(2022) ，胡涛(2021)

SRF：累计指导SRF项目11项；

国创、本创、省创：累计指导国创项目7项，本创4项，省创3项。

2011级GIS专业卢秀秀同学主持的国创项目被评为华中农业大学2014年国家级大学生创新创业训练计划“十佳项目”，且排序第1（全校120余支队伍）。

2015级GIS专业的赵晓阳同学主持的国创项目被评为华中农业大学2018年国家级大学生创新创业训练计划“十佳项目”，且排序第1（全校150余支队伍）。

学科竞赛：累计指导学科竞赛获奖5次

指导胡涛获得2020年华中农业大学第十三届“神农杯”课外学术科技作品竞赛中获得一等奖

指导胡涛获得2021年湖北省第十二届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛三等奖

指导赵晓阳获得2018年湖北省大学生优秀科研成果奖二等奖

第九届全国大学生GIS应用技能大赛优胜奖

第一届湖北省大学生GIS应用技能大赛三等奖

指导李宗南获得2013年华中农业大学第九届“神农杯”课外学术科技作品竞赛中获得二等奖

华癸计划：累计指导华癸计划学员6名；

本科生业论文：每年指导5-6名本科生毕业设计与毕业论文；