岑海燕

作品数：25被引量：312H指数：11
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供职机构：浙江大学更多>>
发文主题：叶绿素荧光植物表型无人机多光谱图像更多>>
发文领域：自动化与计算机技术农业科学机械工程理学更多>>
发文期刊：《智慧农业（中英文）》《农业工程技术》《农业工程学报》《光谱学与光谱分析》更多>>
所获基金：国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划浙江省科技攻关计划国家教育部博士点基金更多>>
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新时代“耕读教育”的内涵及其育人体系的实践探索——以浙江大学生工食品学院为例被引量：1
《高等农业教育》2023年第4期3-10,共8页李金林 刘鹰 岑海燕 程萌 
教育部人文社科项目:高校大学生爱国主义隐性培养体系的研究(16JD710058)。
开展新时代耕读教育,是在传承中华民族优秀传统文化过程中培育堪担民族大任时代新人的重要实践。高校开展新时代耕读教育应具有新的教育内涵,应重点围绕“三观一能”的教育维度:培养“尊重劳动与崇尚劳动”的意识与价值观教育、培养“...
关键词：耕读教育 教育内涵 育人体系 劳动教育 
田间作物表型获取无人车平台主体结构设计与优化被引量：1
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》2023年第2期280-292,共13页唐政 余越 刘羽飞 岑海燕 
浙江省重点研发计划项目(2020C02002)。
本研究旨在设计和优化一种稳定、轻量化的无人车载田间作物表型获取平台主体结构。为了满足高安全性、高稳定性、轻量化的要求,采用Pro/Engineer Wildfire 5.0软件设计无人车平台主体结构模型,并采用HyperWorks 2020软件进行有限元分析...
关键词：田间作物表型获取平台 无人车 有限元分析 结构优化 自适应响应面法 
基于无损力学平台的水稻倒伏表型分析被引量：1
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》2023年第1期129-140,共12页吕梦琪 Sunghwan JUNG 麻志宏 万亮 孙大伟 岑海燕 
Key R&D Program of Guangdong Province (2019B020216001);Key R&D Program of Zhejiang Province (2020C02002)。
针对传统水稻倒伏测量费时费力且对水稻植株具有破坏性的问题,本研究构建了一款操作简单且无损的力学平台用于水稻倒伏表型分析,可监测水稻在不同生育期的抗倒伏特性。本试验中水稻倒伏监测时间为2019年8月15日—9月21日,包含水稻生长...
关键词：水稻倒伏 作物表型 力学平台 可见光图像 动态抗弯刚度系数 
无人机飞行高度对植被覆盖度和植被指数估算结果的影响被引量：6
《农业工程学报》2022年第24期63-72,共10页何勇 杜晓月 郑力源 朱姜蓬 岑海燕 许丽佳 
浙江省重点研发计划项目(021C02023)。
将无人机与多种成像传感设备相结合可实现田间作物表型信息的全面获取。针对田间复杂环境下无人机搭载多种成像传感设备在不同飞行高度处提取的作物信息具有差异性的问题,该研究着重探究了无人机搭载2种成像传感设备获取图像时,不同飞...
关键词：无人机 植被指数 植被覆盖度 飞行策略 
基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测被引量：14
《农业工程学报》2022年第9期162-170,共9页万亮 杜晓月 陈硕博 于丰华 朱姜蓬 许童羽 何勇 岑海燕 
广东省重点领域研发计划项目(2019B020216001);国家重点研发计划课题(2016YFD0200600,2016YFD0200603);浙江省重点研发计划项目(2020C02002)。
稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表...
关键词：无人机 模型 可见光图像 多光谱图像 水稻稻穗 倒伏 机器学习 表型 
基于日光诱导叶绿素荧光的柑橘黄龙病原位诊断被引量：3
《农业工程学报》2022年第9期324-332,共9页陈硕博 沈煜韬 谢鹏尧 陆旭琦 何勇 岑海燕 
国家自然科学基金项目(31971776);广东省重点领域研发计划项目(2019B020216001)。
柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘生产中的毁灭性病害,柑橘植株遭到黄龙病菌侵染后光合能力发生变化而后表现出相应的黄化症状。及早实现HLB的原位快速诊断是防控HLB的重要手段。为探究黄龙病菌侵染柑橘叶片的光合响应机制并实现HL...
关键词：光谱 光合作用 柑橘 黄龙病 日光诱导叶绿素荧光 光合参数 光合色素 
基于RGB图像的冠层尺度水稻叶瘟病斑检测与抗性评估被引量：5
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》2021年第4期415-428,共14页谢鹏尧 富昊伟 唐政 麻志宏 岑海燕 
浙江省重点研发计划(2020C02002);浙江省嘉兴市科技计划项目应用性基础研究专项(2019AY11006)。
针对依赖人工主观判断水稻叶瘟抗性费时费力且准确率低的问题,本文提出了一种基于水稻冠层尺度RGB图像和掩膜区域卷积神经网络(mask regions with convolutional neural network,Mask-RCNN)深度学习框架的水稻叶瘟病斑识别检测方法,通...
关键词：冠层尺度 水稻病害 叶瘟检测 深度学习 抗性评估 
基于快速叶绿素荧光技术的油菜冠层生化参数垂直异质性分析被引量：5
《智慧农业（中英文）》2021年第1期40-50,共11页张佳菲 万亮 何勇 岑海燕 
国家自然科学基金(31801256);浙江省重点研究计划(2020C02002)。
准确获取作物冠层生化信息对监测作物生长和指导精准施肥具有重要意义。现有的作物生化参数的垂直分布研究以高光谱遥感反演为主,缺乏与光合生理的联系。本研究主要探究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物...
关键词：快速叶绿素荧光 JIP-测定 垂直异质性 叶绿素 类胡萝卜素 氮素 
近红外高光谱成像扫描速度对拟南芥冠层含水率预测的影响被引量：5
《光谱学与光谱分析》2020年第11期3508-3514,共7页吕梦琪 宋宇杰 翁海勇 孙大伟 董晓娅 方慧 岑海燕 
浙江省重点研发计划项目(2017C02031);江苏省现代农业装备与技术协同创新中心项目(4091600007);国家自然科学基金项目(31971776)资助。
高光谱成像技术可以无损检测植物不同尺度的理化信息,现有研究往往以分析高光谱图像的平均光谱为主,忽略了其空间维度的信息。以模式植物拟南芥为研究对象,探究高光谱成像不同扫描速度引起的图像空间分辨率差异对植物冠层含水率测量的影...
关键词：拟南芥 冠层含水率 近红外高光谱 扫描速度 SPA PLSR 
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望被引量：55
《农业工程学报》2020年第9期1-16,共16页岑海燕 朱月明 孙大伟 翟莉 万亮 麻志宏 刘子毅 何勇 
国家自然科学基金(31971776);国家重点研发计划课题(2017YFD0201501)。
精确测量植物表型是深入分析表型-基因-环境互作关系,了解植物生理过程的前提和基础,也是培育良种和提升现代农业生产精准管控的关键。伴随高通量植物表型测量与分析技术的不断发展,以深度学习为代表的人工智能方法在植物表型研究与应...
关键词：植物 表型 管理 深度学习 识别与分类 作物育种 
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