높은 스펙트럼 교실 제31기: 다원 정보 협동 밀 모종 상황 모니터링 정밀도 향상

보고서 제목:다원적 정보 기반의 밀 모종 상황 모니터링 연구

방송 시간:11월 5일 오전 10: 00-11: 00

이번 게스트:양주대학 - 류도 (교수)

참여 방법:

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강사 소개

류타오, 양주대학 교수, 박사생지도교수, 양주대학 고 * 인재계획-출중한 인재, 청람공정 핵심교원, 여러 SCI정기간행물 편집위원회와 객원편집을 담임.주로 밀 묘목 상황 모니터링과 스마트 결정 방면의 연구에 종사하며, 다원 센서와 인공지능 알고리즘을 기반으로 다양한 작물 묘목 상황 모니터링 방법과 스마트 결정 모델을 연구 개발하고, 여러 가지 성과를 작물 생산 실천에 응용한다.일작 또는 교신저자로 논문 23편을 발표하는데 그중 1구 TOP 정기간행물 9편;제1발명자는 권한을 위임받아 발명전문 * 11항을 발명하고 8가지를 성공적으로 전환시켰다.국가자연과학기금 2건, 국가박사후과정기금 2건, 국가중점연구개발계획임무 2건, 강소성중점연구개발계획 자과제 2건을 주관한다.선후로 작물과학기술상, 상업련합회 과학기술진보상 1등상을 수상하였다.

보고서 내용

보고서는 밀 모종 상황의 정확한 모니터링을 핵심 목표로 하고, 스펙트럼 데이터를 핵심 지지로 하며, 사물인터넷, 레이더 및 AR 안경의 여러 가지 데이터를 협동하여 융합하고, 밀 생장 전 주기의 핵심 지표를 중심으로 시스템 연구를 전개한다.구체적인 보고 내용에는 다원 데이터 결합, 딥 러닝 특징 최적화를 둘러싸고 밀 전체 생육기 생물량의 정확한 추측을 실현하는 연구가 포함된다;드론 스펙트럼 데이터와 AR 안경 데이터를 바탕으로 한 밀 줄기 얼룩 수 추정 연구;스펙트럼 데이터에 기초한 밀의 겨울 전 모종 상황 분류 연구;그리고 스펙트럼 데이터에 기초한 장쑤지역 늦파종 밀 내성 평가 연구 등.본 연구는 스펙트럼 데이터 가치를 충분히 발굴하고 밀 모종 상황 조사를 효율적으로 전개하는 데 실용적인 참고가 되었다.