副教授

张​小虎

发布人: 张小虎    发布日期: 2021-08-06    浏览次数:


张小虎 副教授/硕士生导师

(2023-12-19 更新)


中国,江苏省南京市玄武区卫岗1号南京农业老员工科楼A5017

+86-25-84399860 zhangxiaohu@njau.edu.cn  

农业大数据智能分析及信息系统开发团队:隶属于ylg8099官方网站国家信息农业工程技术中心,目前2名博士研究生、9名硕士研究生在读。

招生专业:智慧农业(0901J2)、农业工程与信息技术(095136)

专业要求:本科为遥感科学、地理信息系统、农学、自动化、或计算机科学相关专业。

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欢迎对农业大数据智能、农业时空数据建模、气候变化与生产力模拟和农业信息系统软件设计与开发感兴趣,并有志进行智慧农业研究的同学报考我们团队的硕士和博士研究生。


研究领域

农业(时空)大数据智能

气候变化及生产力模拟

农业影像智能处理算法

无人农场与数字孪生体

信息系统软件设计开发

学习经历

2019.12-2020.12,田纳西大学(美国),访问学者

2008.09-2013.07,地图学与地理信息系统,博士,中国科学院大学(导师 钟耳顺 研究员)

2004.08-2008.07,地理信息系统,学士,华东师范大学(导师 过仲阳 教授)

工作任职

2018.12-今,ylg8099官方网站 国家信息农业工程技术中心 副教授/硕士生导师

2013.09-2018.11,ylg8099官方网站 国家信息农业工程技术中心 讲师

课程教学

本科生:信息农业技术、信息农业技术实验、农业遥感原理与技术、农业地理信息系统

研究生:农业人工智能导论、智慧农业研究法、农业数字图像处理(双语)、空间分析

科研项目

国家自然科学基金面上项目, 32171892, 近地面冠层影像中小尺寸、高密度作物器官解析机制与模型构建, 2022-2025, 在研, 主持

国家重点研发计划项目子任务, 2022YFD2001103, 数字农田及多源信息融合技术研发, 2022-2027, 在研, 主持

国家重点研发计划项目子任务, 2022YFD2001004, 水稻关键农情参数遥感监测及机理模型构建研究, 022-2027, 在研, 主持

江苏省重点研发计划项目, BE2021308, 智慧稻麦无人农场的构建与应用示范, 2021-2023, 在研, 负责

国家自然科学基金国际合作项目, 41961124008, INFEWS:U.S.-China:粮食、能源、水耦合系统下的中美作物供应链可持续研究, 2020-2023, 在研, 参加

江苏省重点研发计划项目, BE2019383, 稻麦作物表型高通量获取技术和系统研发, 2019-2023, 结题, 参加

青海省重点研发计划项目, 2018-NK-126, 基于遥感的农作物生长监测与产量预测关键技术研究与示范, 2018-2020, 结题, 参加

江苏省重点研发计划项目, BE2016375, 江苏稻麦生产智慧管理技术集成创新与示范, 2017-2019, 结题, 参加

国家重点研发计划项目, 2016YFD0300607, 基于空间差异的多尺度精确管理分区体系, 2016-2020, 结题, 参加

国家重点研发计划项目, 2016YFD0300110, 稻麦主产区产量与效率层次差异消减技术途径综合评价, 2016-2020, 在研, 参加

科技部星火计划项目, 2015GA690001, 现代作物生产智慧管理技术集成、示范与推广, 2015-2017, 结题, 参加

国家自然科学基金青年基金项目, 31401292, 基于农田环境要素空间变异特征的多尺度网格化精确管理分区研究, 2015-2017, 结题, 主持

江苏省农业三新工程项目, SXGC[2014]304, 江苏省现代农业园区智慧管理平台研发, 2014-2017, 结题, 参加

社会工作

江苏省智慧农业产业技术创新战略联盟(2022-今)秘书长

江苏省遥感与地理信息系统学会(2016-今)副秘书长

南京神农智慧农业研究院 (2022-今) 常务副经理

Remote Sensing 期刊客座编辑(2021-

智慧农业(中英文)期刊青年编委(2021-今)

江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师(2023

全国农牧渔业丰收奖农业技术推广成果奖一等奖(2022

全国地理信息科技进步奖二等奖(2022

江苏省“互联网+”老员工创新创业大赛优秀指导教师(2022

江苏省“科技副总”(2022

神农中华农业科技奖优秀创新团队奖(2021

ylg8099官方网站青年教师授课比赛三等奖(2018

第一届全国作物学学科青年教师教学技能竞赛(华东片区)一等奖(2018

ylg8099官方网站英才奖励基金优秀教师奖(2017, 2022

ylg8099官方网站青年教师教学比赛优秀奖(2016

2016Esri杯中国老员工GIS开发竞赛优秀指导教师奖(2016

ylg8099官方网站优秀员工工作管理者(2015

ylg8099官方网站教学比赛一等奖 ( 2015, 2016, 2017)

科研论文

Zhao J, Cai Y, Wang S, Yan J, Qiu X, Yao X, Tian Y, Zhu Y, Cao W, Zhang X*. Small and oriented wheat spike detection at the filling and maturity stages based on WheatNet. Plant Phenomics, 2023, 5:0109.

Yan J, Zhao J, Cai Y, Wang S, Qiu X, Yao X, Tian Y, Zhu Y, Cao W, Zhang X*. Improving multi-scale detection layers in the deep learning network for wheat spike detection based on interpretive analysis. Plant Methods, 2023, 19(1): 46.

Zuo W, Mao J, Lu J, Zheng Z, Han Q, Xue R, Tian Y, Zhu Y, Cao W, Zhang X*. Mapping Irrigated Areas Based on Remotely Sensed Crop Phenology and Soil Moisture. Agronomy, 2023, 13(6): 1556.

Sun, T., Zhang, X., Lv, S., Lin, X., Ma, J., Liu, J., Fang, Q., Tang, L., Liu, L., Cao, W., Liu, B. Improving the predictions of leaf photosynthesis during and after short‐term heat stress with current rice models. Plant, Cell & Environment, 2023, 46(11): 3353-3370.

Jianqing Zhao, Jiawei Yan, Tianjie Xue, Suwan Wang, Xiaolei Qiu, Xia Yao, Yongchao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xiaohu Zhang*. A deep learning method for oriented and small wheat spike detection (OSWSDet) in UAV images. Computers & Electronics in Agriculture. 2022, 198,107087.

Zhao J, Zhang X*, Yan J, Qiu X, Yao X, Tian Y, Zhu Y, Cao W. A Wheat Spike Detection Method in UAV Images Based on Improved YOLOv5. Remote Sensing. 2021, 13(16):3095. ESI 高被引,热点)

Xu Hao, Zhang Xiaohu*, Ye Zi, Jiang Li, Qiu Xiaolei, Tian Yongchao, Zhu Yan, Cao Weixing Machine learning approaches can reduce environmental data requirements for regional yield potential simulation. European Journal of Agronomy. 2021,129.

Qiu, Jianxiu*, Dong, Jianzhi, Crow, Wade T., Zhang, Xiaohu, Reichle, Rolf H., De Lannoy, Gabrielle J. M. The benefit of brightness temperature assimilation for the SMAP Level-4 surface and root-zone soil moisture analysis. Hydrology and Earth System Sciences, 2021, 25(3): 1569-1586.

Liu, Yijiang, Tang, Liang, Qiu, Xiaolei, Liu, Bing, Chang, Xini, Liu, Leilei, Zhang, Xiaohu, Cao, Weixing, Zhu, Yan*. Impacts of 1.5 and 2.0 degrees C global warming on rice production across China. Agricultural and Forest Meteorology, 2020, 284: 107900.

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Xu, H.#; Huang, F.#; Zuo, W.; Tian, Y.; Zhu, Y.; Cao, W. *; Zhang, X*. Impacts of Spatial Zonation Schemes on Yield Potential Estimates at the Regional Scale. Agronomy 2020, 10, 631.

Zhao, J.#; Zhang, X.#; Gao, C.; Qiu, X.; Tian, Y.; Zhu, Y.; Cao, W*. Rapid Mosaicking of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images for Crop Growth Monitoring Using the SIFT Algorithm. Remote Sens. 2019, 11, 1226.

Zhang, X.#, Xu, H., et al. Selection of Appropriate Spatial Resolution for the Meteorological Data for Regional Winter Wheat Potential Productivity Simulation in China Based on WheatGrow Model, Agronomy, 2018, 8:198.

Li Jiang#, Xiaohu Zhang# *, et al. A neural network method for the reconstruction of winter wheat yield series based on spatio-temporal heterogeneity, Computers & Electronics in Agriculture, 2018, 154:46-53.

Zhang, X., Qiu, J.*, Leng, G., Yang, Y.*, Gao, Q., Fan, Y., Luo, J., The Potential Utility of Satellite Soil Moisture Retrievals for Detecting Irrigation Patterns in China, Water, 2018, 10, 1505.

Zhang, X., Zuo, W., Zhao, S., Jiang, L., Chen, L., & Zhu, Y. Uncertainty in upscaling in situ soil moisture observations to multiscale pixel estimations with kriging at the field level. ISPRS Int. J. Geo-Inf, 2018, 7(1), 33.

Zhang X, Jiang L, Qiu X, et al. An improved method of delineating rectangular management zones using a semivariogram-based technique. Computers & Electronics in Agriculture, 2016, 121(C):74-83.

Zhang X, Zhang X H*, Zhong E, et al. Multi-Scale Centrality Measures of Street Network in Beijing, China[J]. Sensor Letters, 2014, 12(3):651-658(8).

X. Zhang, E. Zhong, H. Zheng, et al. Reconstructing continuous population density surface from polygon-based data[C]. 2010 2nd International Conference on Information Science and Engineering (ICISE), 2010, pp. 3885-3888.

Zhang X H, Guo Z Y, Dai X Y, et al. Application of satellite remote sensing to coastal topography generation: case study of Chongming Island in Shanghai, China. Journal of Applied Remote Sensing, 2009, 3(1):033572-033572-12.

徐浩, 张小虎*, 邱小雷, 朱艳, 曹卫星. 格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现. 农业工程学报, 2020, 36(15): 167-172.

黄芬, 朱金诚, 张小虎, 刘通宇, 朱艳. 区域尺度农业管理分区的无监督特征选择与破碎度优化算法. 农业工程学报, 2020, 36(5): 192-200.

黄芬, 高帅, 姚霞, 张小虎, 朱艳. 基于机器学习和多颜色空间的冬小麦叶片氮含量估算方法研究. ylg8099官方网站学报202043(2): 364-371.

范悦, 邱建秀*, 董建志, 张小虎, 王大刚. 基于Triple Collocation方法的微波土壤水分产品不确定性分析与时空变化规律研究. 遥感技术与应用, 2020, 35(01): 85-96.

朱艳, 汤亮, 刘蕾蕾, 刘兵, 张小虎, 邱小雷, 田永超, 曹卫星*. 作物生长模型(CropGrow)研究进展. 中国农业科学, 2020, (16): 3235-3256.

张小虎, 黄芬*, 陈佳悦, 高翔, 刘铭, 姚霞, 朱艳. 基于图像增强和α角度模型的K均值小麦冠层分割算法的改进. ylg8099官方网站学报, 2018, 41(03): 413-421.

张小虎,钟耳顺,王少华,张珣,张济. 多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例. 地球信息科学学报,2013,03:369-379.

张小虎,张珣,钟耳顺,王少华,张济. 基于建筑物空间特征的北京市城市空间结构及其机制分析. 地理研究, 2013,11:2055-2065.

张小虎,钟耳顺,王少华,张珣. 多尺度空间格网数据的索引编码研究. 测绘通报,2014,07:35-38.

张珣,钟耳顺,张小虎*,. 一种尺度效应指数修正的格网示意地图制图算法. 武汉大学学报(信息科学版),2015,05:673-676.

合编专著

曹卫星, 程涛, 朱艳, 姚霞, 倪军, 田永超, 刘小军, 汤亮, 曹强, 张小虎, 邱小雷, 郑恒彪. 作物生长光谱监测. 北京: 科学出版社. 2020

朱艳、曹卫星、刘蕾蕾、汤亮、刘兵、张小虎、姜海燕、邱小雷, 作物模拟与数字作物. 北京: 科学出版社. 2022

基于深度学习的无人机影像麦穗识别方法(发明专利,ZL202110677003.9)已转化

麦田农情巡检机器人(外观专利,ZL202130550167.6

麦田巡检机器人(实用新型专利,ZL202123216452.8

粮食生产农业信息服务规范 DB32/T 4097-2021

软件著作

作物生长感知与智慧管理系统V2.0  2014SR029557

稻麦氮营养诊断与调控工具V1.0  2014SR155471

农田感知与智慧管理AndroidV1.0  2015SR104684

农业空间信息管理系统V1.0  2015SR226916

智慧农作管理系统V1.0  2016SR3862320)已转化

农业空间信息管理系统WebV1.0  2017SR314841

智慧农作管理系统AndroidV2.0  2018SR170058

基于嵌入式GIS的小麦精确播种施肥智能控制软件V1.02019SR0116074

基于消费级无人机的稻麦生长监测系统V1.0 2019SR0082467)

小麦区域生产力模拟预测系统V1.0 2021SR0364207

星机地一体化作物生长遥感监测制图系统V1.0 2021SR0201268

麦田眼系统V1.0 2022SR1426855

农情巡检机器人软件V1.0 2023SR0419218