第一层 · 数字化 — 物理作物到数字作物
融合多视角三维重建、无人机成像与计算机视觉，把真实作物转化为点云与可量化性状——构建可测量的数字孪生。
个人简历 · 2026年7月更新
邓良超Liangchao Deng
博士后研究人员
深圳市中农大前沿技术研究院（中国农业大学深圳研究院）· 中国深圳
面向气候变化下的作物高产、稳产与资源高效，研究如何将卫星—无人机—地面三维观测转化为可解释的作物生理状态，并通过结构—辐射—光合—生长过程耦合和数据同化，构建可验证、可推演、可干预的作物数字孪生，为品种×环境×管理协同设计提供机制依据。利用多源观测和 AI，让作物系统的状态可观测、机制可解释、未来可推演、决策风险可量化。
作物科学博士 · 石河子大学 · 2026年获授聘期 · 2026年8月1日 – 2029年7月31日
- 层架构
- 4
- 博士学位获授
- 2026
- 博士后聘期
- 2026–29
联系方式
根据事项选择合适的联系渠道。
学术交流、商业合作与行政协调分别使用独立邮箱，便于更快处理与回复。
研究架构
作物智能的四层架构
以「数字化、理解、预测、设计」四层架构，把多源观测转化为可验证、可预测、可设计的作物。我的博士阶段构建了第一、二层；博士后聚焦第二层到第三层的跨越——让作物状态不仅可观测、可解释，更可推演。
第二层 · 理解 — 数字作物到可解释作物
将结构—辐射—光合—生长过程与科学智能耦合，把数字作物转化为可解释的机理模型。
第三层 · 预测 — 走向可预测作物
以状态转移动力学与数据同化，在环境 × 管理情景下推演作物生长，并量化决策风险。
第四层 · 设计 — 走向可设计作物
在基因型 × 环境 × 管理空间中进行逆向设计与优化，给出冠层与育种目标——从感知作物，走向设计作物。
当前任职
任职经历
2026年8月1日 – 2029年7月31日
博士后研究人员
深圳市中农大前沿技术研究院（中国农业大学深圳研究院），中国深圳
在深圳市中农大前沿技术研究院从事博士后研究。
学术训练
教育经历
2021 – 2026
作物科学博士（硕博连读）
石河子大学，中国
- 导师
- 张亚莉教授；宋庆峰博士；朱新广教授
- 研究方向
- 作物表型组学、无人机遥感、冠层光合作用建模与 AI 辅助表型分析
- 联合培养
- 中国科学院分子植物科学卓越创新中心（CEMPS）
- 基于 SfM 与 3D 高斯溅射的作物冠层重建与光分布模拟。
- RGB、多光谱、高光谱和 LiDAR 观测数据的协同融合。
- 用于分割、检测和表型参数预测的深度学习方法。
2016 – 2021
信息与计算科学学士
石河子大学，中国
- 专业基础
- 数值分析、计算建模、程序设计与算法设计
- 核心课程
- 计算机视觉、机器学习、线性代数、优化算法、图论和数据结构
- 毕业设计
- 基于计算流体动力学的数值模拟（优秀毕业设计）
编程与数据分析
- Python · NumPy · SciPy
- PyTorch · OpenCV
- MATLAB · R
- AI 产品架构设计
三维视觉与点云
- SfM 与摄影测量
- PCL · Open3D
- 相机标定
- 双目视觉
遥感与传感
- 无人机成像
- 多光谱与高光谱
- LiDAR 数据处理
- 多源传感器融合
机器学习
- 深度学习
- 表型预测
- 统计建模
- AI 智能体工作流
建模与仿真
- 光线追踪与 BRDF
- 光合作用模拟
- 数字孪生框架
科研软件
- 全栈开发
- Git 版本控制
- 算法模块化
语言能力
- 中文 · 母语
- 英语 · 学术写作与科学交流
AI 辅助的 3D 作物冠层建模
三维重建、光分布与光合作用模拟
- 冠层三维重建
- 结合 SfM、3D 高斯溅射与无人机交叉环形采集，实现厘米级精度的农田高通量重建。
- 光分布与光合作用
- 将光线追踪和基于 BRDF 的叶片光学特性集成至作物数字孪生框架。
- 多模态 AI
- 构建 RGB、多光谱和 LiDAR 工作流，实现复杂场景下的零样本植物分割。
- 模块化科研智能体
- 将重建、网格化、冠层生成、光模拟与光合作用计算整合为可复用模块。
高通量 3D 与光谱表型分析
光学反演、作物设计与计算机视觉
- 叶片光学反演
- 开发基于 BRDF 的反演框架并优化测量方案，实现叶片光学特性的间接估计。
- 小麦设计研究
- 围绕更高冠层效率开展株型与栽培配置建模，包括面向产业的协作研究。
- 表型算法
- 构建用于植物表型性状自动提取和分析的计算机视觉方法。
同行评议论文2025
Leaf Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) Prediction with Phenotypic Traits in Four Species: Development of a Novel Measuring and Analyzing Framework
Plant Phenomics
Deng, L.; Yu, L. X.; Mao, L.; Wang, Y.; Guo, X.; Wang, M.; Zhang, Y.; Song, Q.; Zhu, X.-G.
科研软件2025
Digital Plant Phenotyping Platform (v25.0)
Zenodo
Deng, L.
集成植物表型分析、数据处理与分析的软件平台。核心模块已通过黍峰生物完成转让和商业化，用于植物表型与智慧农业服务。
