农业机器人与计算机视觉
3D 植物重建、点云结构分析,以及面向高通量表型的机器人感知与自主数据采集。

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。
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。
3D 植物重建、点云结构分析,以及面向高通量表型的机器人感知与自主数据采集。
多模态 AI 在图像分割、目标检测、植物表型分析与结构—功能建模中的应用。
面向高效作物研究的物理机理冠层光截获与光合作用建模。
融合 RGB、多光谱、高光谱和 LiDAR 数据,服务智慧农业研究。
将感知数据与作物生长模型耦合,构建农业自动化与仿真系统。
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。
石河子大学,中国
石河子大学,中国
三维重建、光分布与光合作用模拟
光学反演、作物设计与计算机视觉
Plant Phenomics
Deng, L.; Yu, L. X.; Mao, L.; Wang, Y.; Guo, X.; Wang, M.; Zhang, Y.; Song, Q.; Zhu, X.-G.
Zenodo
Deng, L.
集成植物表型分析、数据处理与分析的软件平台。核心模块已通过舒丰生物完成转让和商业化,用于植物表型与智慧农业服务。