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华中农业大学资源与环境学院导师教师师资介绍简介-张建
本站小编 Free考研考试/2021-07-29
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个人情况介绍
张建,男,博士,副教授。基于低空遥感技术从事低空农业遥感及作物田间表型相关研究。2009年6月毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,工作后分别以博士后和访问****身份在美国德州农工大学量子光学工程研究中心和美国农业部南方平原研究所农业航空遥感应用中心从事农业低空遥感载荷和作物监测相关研究。目前主要从事低空遥感载荷在作物表型特征提取性能及改进途径等研究。自主集成研发了低空无人机多源遥感成像平台及配套影像处理和表型特征提取一体化处理算法,相关成果转化推广到多家科研单位和高校使用。工作以来主持国家自然科学基金、国家重点研发子课题、湖北省自然科学基金和中央高校基金等科技项目十余项。在Molecular Plant、Precision Agriculture、Remote Sensing、Frontier in Plant Science和农业工程学报等期刊上发表论文共计二十余篇,其中以第一作者或通讯作者身份发表SCI检索论文十余篇。
邮箱:JZ@mail.hzau.edu.cn
教育背景:
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
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****,美国农业部 农业航空应用研究中心
2019:博士后,美国德州农工,量子光学研究与应用中心
2013-现在:副教授,华中农业大学资源与环境学院
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
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等。
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
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
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
1. “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:2018YFD**), 子任务负责人,2018-2022.
2. “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.
3. “基于高光谱错位成像技术的水稻叶片氮素三维分布检测方法研究”, 中国自然科学基金委 (项目号:**), 项目主要参与人, 2015-2018.
4. “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:7), 项目负责人, 2014-2015.
5. “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.
6. “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:**), 项目负责人, 2013-2015.
7. “西北非耕地农业利用技术及产业化”, 中国农业部行业公益性项目资助”, (项目号:), 项目部分参与,2012-2017.
8. “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.
9. “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.
10. “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
1. Zhang J#, Zhao B#, Yang C, Shi Y, Liao Q, Zhou G, Wang C, Xie T, Jiang Z, Zhang D, Yang W, Huang C, Xie J. Rapeseed Stand Count Estimation at Leaf Development Stages With UAV Imagery and Convolutional Neural Networks. Front. Plant Sci. 2020, 11, 617.
2. Zhang J#, Xie T#, Yang C, Song H, Jiang Z, Zhou G, Zhang D, Feng H, Xie J*. Segmenting Purple Rapeseed Leaves in the Field from UAV RGB Imagery Using Deep Learning as an Auxiliary Means for Nitrogen Stress Detection. Remote Sensing. 2020, 12, 1403.
3. Zhang J#, Wang C#, Yang C, Xie T, Jiang Z, Hu T, Luo Z, Zhou G, Xie J*. Assessing the Effect of Real Spatial Resolution of In Situ UAV Multispectral Images on Seedling Rapeseed Growth Monitoring. Remote Sensing. 2020, 12, 1207.
4. Zhang J#, Wang C#, Yang C, Jiang Z, Zhou G, Wang B, Shi Y, Zhang D, You L*, Xie J*. Evaluation of an UAV-mounted camera with different spectral modifications and two handheld spectral sensors for rapeseed growth monitoring: Performance and influencing factors. Precision Agriculture. 2020, 10.1007/s11119-020-09710-w.
5. Yang W#*, Feng H#, Zhang X#, Zhang J, Doonan J H, Batchelor W D, Xiong L, Yan J. Crop Phenomics and High-throughput Phenotyping: Past Decades, Current Challenges and Future Perspectives. Molecular Plant. 2020,13(2):187-214.
6. Zhao X, Zhang J*, Zhang D, Zhou X, Liu X, Xie J*. 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.
7. Zhao B, Zhang J#, Yang C, Zhou G, Ding Y, Shi Y, Zhang D, Xie J and Liao Q (2018) Rapeseed Seedling Stand Counting and Seeding Performance Evaluation at Two Early Growth Stages Based on Unmanned Aerial Vehicle Imagery. Front. Plant Sci. 9:1362.
8. Zhang D#, Zhou X#, Zhang J#, Lan Y, Xu C, Liang D. Detection of rice sheath blight using an unmanned aerial system with high-resolution color and multispectral imaging. PLoS ONE. 2018, 13(5): e**.
9. Zhao X, Zhang J*, Yang C, Song H, Shi Y, Zhou X, Zhang D, Zhang G. Registration for Optical Multimodal Remote Sensing Images Based on FAST Detection, Window Selection, and Histogram Specification. Remote Sensing. 2018, 10(5), 663.
10. Zhang J, Meng J, Zhao B, Zhang D, Xie J. Research on the Chlorophyll Content (SPAD) Distribution Based on the Consumer-Grade Modified Near-Infrared Camera, Spectroscopy and Spectral Analysis, 2018, 38(3):737-744.
11. Zhang, J., Wang, X., Yang, C., Zhang, J., He, D. and Song, H. Image dehazing based on dark channel prior and brightness enhancement for agricultural remote sensing images from consumer-grade cameras. Computers and Electronics in Agriculture. 2018, 151, pp.196-206.
12. Wang X, Yang C, Zhang J, Song H. Image dehazing based on dark channel prior and brightness enhancement for agricultural monitoring. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018,11(2), 170-176.
13. 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. 华中师范大学学报 (自然科学版).2018,52(4):565-73. (CSCD检索)
14. 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. 华中农业大学学报. 2018,4:012. (CSCD检索)
15. Zhang J, Yang C, Zhao B, Song H, Clint Hoffmann W, Shi Y, Zhang D, Zhang G. Crop Classification and LAI Estimation Using Original and Resolution-Reduced Images from Two Consumer-Grade Cameras[J]. Remote Sensing, 2017, 9, 1054.
16. 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. (EI检索)
17. Song H, Yang C, Zhang J, Hoffmann W C, He D, Thomasson J A. Comparison of mosaicking techniques for airborne images from consumer-grade cameras[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(1):016030.
18. Zhang J, Yang C, Song H, Hoffmann W C, Zhang D, Zhang G. Evaluation of an airborne remote sensing platform consisting of two consumer-grade cameras for crop identification[J]. Remote Sensing, 2016, 8(3): 257.
19. Song H, Yang C, Zhang J, He D, Thomasson J A.Combining fuzzy set theory and nonlinear stretching enhancement for unsupervised classification of cotton root rot[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2015, 9(1):096013.
20. Li Y, Li L, Wang J, Liu M, Lu X, Guo Z, Zhang J*. Prediction of SPAD value and distribution of rape leaf based on hyperspectral imaging technology[C]//Agro-geoinformatics (Agro-geoinformatics 2014), Third International Conference on. IEEE, 2014: 1-5.
21. Li Z, Xie J, Zhang J*. Three dimensional (3D) distribution calculation of chlorophyll in rice based on infrared imaging technique[C]//International Symposium on Optoelectronic Technology and Application 2014: Infrared Technology and Applications. International Society for Optics and Photonics, 2014, 9300: 93002H.
22. 谢静,陈适, 王珺珂, 李怡春, 刘梦, 张建*. 基于高光谱成像技术的水稻叶片spad值及其分布问题研究. 华中师范大学学报(自科版), 2014, 48(2), 269-273.
23. 张建, 李宗南, 张楠,谢静, 贺立源. 基于实测数据的作物三维信息获取与重建方法研究进展[J]. 华中农业大学学报(自然科学版), 2013(4):126-134.
24. 胡琼, 张建*, 徐保东,等. Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究[J]. 华中师范大学学报(自科版), 2013, 47(2):287-291.
25. Zhang R., Ba J, Ma Y, Wang S, Zhang J, Li W. A comparative study on wheat leaf area index by different measurement methods[C]//Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), 2012 First International Conference on. IEEE, 2012: 1-5.
26. Zhao H, Chen X, Zhang J, Yin Z. Land-use/-cover change spatial patterns and their impacts on sediment charge in the Longchuan River catchment, south-western China[J]. International journal of remote sensing, 2012, 33(14): 4527-4552.
27. Zhang J, Chen X, Gan W, Yin S, Wu H. Exploring some issues of sub-pixel mapping based on directly spatial attraction[C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International. IEEE, 2010: 339-342.
28. Gan W, Chen X, Cai X, Zhang J, Feng L, Xie X. Spatial interpolation of precipitation considering geographic and topographic influences-A case study in the Poyang Lake Watershed, China[C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International. IEEE, 2010: 3972-3975.
29. Zhang J, Chen X, Zhong C, Wu H, Duan S. Application of Geo-Spatial Information Technology in the Engineering Manage of Roller Compaction Construction[C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2008. IGARSS 2008. IEEE International. IEEE, 2008, 3: III-1312-III-1315.
30. Lu J, Chen X, Zhang J, Sun Y, Bao S. Spatial Data Management and Analysis System for Flood Hazard Mitigation of Poyang Lake Watershed, China[J]. Geographic Information Sciences, 2007, 13(1-2): 10-17.
软件著作权
自然地理学实习教学软件V1.0版 登记号:2015SR008271
多模式光学遥感影像配准软件V1.0版 登记号:2018SR651286
教学情况介绍
教授课程
1. 地理信息处理与建模(专业必修课)
2. 三维空间建模(专业选修课,精品实践课程)
3. 农林无人机遥感(专业选修课,创新创业专业融合示范课)
4. 田间遥感技术在作物栽培中的应用与研究(创新型实验课)
5. 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
1. “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.
2. “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.
3. “三维空间建模”,校级精品实践课程建设,项目负责人,2014-2016.
4. “农林无人机遥感”,校级创新创业专业融合示范课,项目负责人,2020-2021.
学生培养情况介绍
本科生科技创新指导
1. 2020年,本科生科技创新专项资助,项目负责人焦元堃 地理信息科学专业 2018级本科生。
2. 2019年,国家大学生创新项目资助,项目负责人胡涛 地理信息科学专业 2017级本科生。
3. 2018年,本科生科技创新专项资助,项目负责人谢一茹 地理信息科学专业 2016级本科生团队成员毕业去向:南京大学,北京师范大学。
4. 2017年,国家大学生创新项目资助,项目负责人张奔 地理信息科学专业 2015级本科生团队成员毕业去向:武汉大学,中南大学。
5. 2016年,国家大学生创新项目资助,(被评为2018年华中农业大学大学生创新创业“十佳作品”,排名第一)。项目负责人 赵晓阳 地理信息科学专业 2014级本科生。项目成果(SCI论文2篇,其中二区论文1篇,IF=3.24)。团队成员毕业去向:中国科学院遥感与数字地球研究所, 武汉大学,云南大学。
6. 2014年,国家大学生创新项目资助,项目负责人 李勇 地理信息科学专业 2012级本科生。项目成果(SCI论文1篇)。团队成员毕业去向:武汉大学,华东师范大学,武大吉奥信息技术有限公司
7. 2013年,国家大学生创新项目资助(被评为2014年华中农业大学十佳国创项目,排名第一),项目负责人 卢秀秀 地理信息科学专业 2011级本科生。项目成果(EI国际会议论文3篇,分别作大会口头报告)。团队成员毕业去向:中科院南京土壤研究所,中移信息技术有限公司,Vivo移动通信有限公司,台州市地理信息测绘中心。
8. 2011年,SRF项目资助,项目负责人 林熙 地理信息科学专业 2009级本科生。项目成果(CSCD核心期刊论文2篇,软件著作权1项)。团队成员毕业去向:西南交通大学,重庆交通大学,中国地质大学(武汉),国家测绘地理信息局第一地理信息制图院,重庆市地理信息中心,ESRI公司(中国北京)。
9. 2010年,国家大学生创新项目资助(项目副指导老师),项目负责人 徐保东 地理信息科学专业 2008级本科生 。项目成果(CSCD核心期刊论文1篇)。团队成员毕业去向: 中科院遥感与数字地球研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京师范大学,华中农业大学。
研究生指导
郭子越(2020级):在读。
刘斌(2020级):在读。
王博韬(2020级):在读。
蒋钊(2019级):在读。
许世杰(2019级)在读。
孙博(2019级):在读。
谢田晋(2018级):在读,以第一作者(含共同)发表SCI 1篇。
王楚锋(2017级):已毕业,以第一作者(含共同)发表SCI 2篇,CSCD 1篇。北京麦飞科技。
赵必权(2016级):已毕业,以第一作者(含共同)发表SCI 2篇,EI 1篇。赴美国内布拉斯加林肯大学攻读博士学位。
孟晋(2014级): 已毕业,发表SCI论文1篇。安徽省淮南市纪委。
王珺柯(2014级): 已毕业,发表CSCD学报论文1篇,长江水利委员会长江科学院。
李宗南(2013级): 已毕业,以第一作者发表ISTP检索论文1篇。中汽研汽车检验中心(天津)有限公司。
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