师资队伍
 

苏宝峰

          发布日期:2016-09-22     浏览次数:

     

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博士,副教授,博士生导师。

通讯地址:陕西杨凌示范区西北农林科技大学机械与电子工程学院502室

Email:bfs@nwsuaf.edu.cn

个人简介

苏宝峰,男,副教授,博士生导师,中国农业机械学会基础技术分会第十届委员会委员,中国农业工程学会高级会员,日本农业食料工学会(JSAM)会员。日本国内阁府科学、技术和创新局“创新策略推进计划(SIP)”“新一代农林水产业创新技术”项目主管野口伸(Noboru Noguchi)教授指导毕业第一届中国留学生。工作后先后受聘为北海道大学伙伴(Hokkaido University Partner),北海道大学农学研究院农业科学先驱全球教育项目Program Fellow。

长期从事精准/智慧农业关键技术创新集成与田间植物表型组学相关研究,“未来葡萄园”国际团队(The Vineyard of the Future)负责人之一。先后主持国家自然科学基金项目、留学回国人员启动基金项目、陕西省重点研发计划项目、陕西省科技攻关项目、宁夏回族自治区重点研发计划项目课题、广西壮族自治区重点研发计划项目课题等多项国家及省部级项目,并以骨干身份参加“十三五”国家重点研发计划项目、宁夏回族自治区科技重大专项等多项国家及省部级项目。

一、教育经历

1. 2010.4-2013.3,日本北海道大学,大学院农学院,资源环境学,博士,导师:野口伸(Noguchi Noboru)教授

2. 2009.9-2010.3,日本北海道大学,大学院农学院,研究生,导师:野口伸(Noguchi Noboru)教授

3. 2006.9-2009.7,西北农林科技大学,机械与电子工程学院,农业电气化与自动化,硕士,导师:马孝义教授

4. 2000.9-2004.7,青岛农业大学(莱阳农学院),工程系,农业电气化与自动化,学士

二、工作经历

1. 2017年1月-今 西北农林科技大学,机械与电子工程学院,副教授

2. 2013年3月-2016年12月,西北农林科技大学,机械与电子工程学院,讲师

三、主持或参加科研项目情况

1. 陕西省重点研发计划项目,2021NY-041,基于物联网和专家知识的葡萄霜霉病预测预报技术研究,2021年1月-2022年12月,10万元,在研,主持。

2. 广西重点研发计划项目课题,桂科21076001,葡萄霜霉病预警预报系统的研发与应用,2021年3月-2024年3月,60万元,在研,主持。

3. 横向课题,智慧葡萄园关键技术集成与示范,2019年-2020年,结题,20万元,主持。

4. 宁夏回族自治区重点研发计划(现代农业科技创新示范专项)专题,2019BBF02013,葡萄园病虫害立体化早期快速诊断技术,2019年1月-2021年1月,在研,40万元,主持。

5. 国家重点研发计划项目课题,2017YFD0700402,基于北斗的农机定位与导航技术装置研究,2017年1月-2020年12月,97万元,在研,参与。

6. 国家重点研发计划项目课题,2016YFD0200601,基于3S 技术的作物基肥变量施用关键技术与装备,2016年1月-2020年12月,85万元,在研,参与。

7. 宁夏回族自治区科技重大专项专题,优质特色酿酒葡萄生产精准水肥调控研究,2016年1月-2019年12月,结题,90万元,参与。

8. 国家自然科学基金青年项目,41401391,基于视觉显著性的高分辨率遥感图像张量域地块提取方法研究,2015年1月-2017年12月,25万元,结题,主持。

四、代表文章

[1] Su B, Xue J, Xie C, Fang Y, Song Y, Sigfredo F. Digital surface model applied to unmanned aerial vehicle based photogrammetry to assess potential biotic or abiotic effects on grapevine canopies. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2016; 9(6): 119-130.

[2] Xue J, Su B. Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications. Journal of Sensors, 2017; 2017.

[3] Romero M, Luo Y, Su B, Fuentes S. Vineyard water status estimation using multispectral imagery from an UAV platform and machine learning algorithms for irrigation scheduling management. Computers and Electronics in Agriculture, 2018; 147: 109-117.

[7] Xue J, Fan Y, Su B, Fuentes S. Assessment of Canopy Vigor Information from Kiwifruit Plants Based on a Digital Surface Model from Unmanned Aerial Vehicle Imagery. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2019; 12(1): 165-171.

[8] Xue J, Fuentes S, Poblete-Echeverria C, Viejo C G, Tongson E, Du H, et al. Automated Chinese medicinal plants classification based on machine learning using leaf morpho-colorimetry, fractal dimension and visible/near infrared spectroscopy. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2019; 12(2): 123-131.

[9] Mi Z, Zhang X, Su J, Han D, Su B. Wheat Stripe Rust Grading by Deep Learning With Attention Mechanism and Images From Mobile Devices. Frontiers in Plant Science, 2020; 11(1386).

[10]Su J, Yi D, Su B, Mi Z, Liu C, Hu X, Xu X, Guo L, Chen W-H. Aerial Visual Perception in Smart Farming: Field Study of Wheat Yellow Rust Monitoring. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021; 17(3): 2242-2249.


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