研究人员


固定人员
         科研人员
         管理人员
博士后
在读研究生
毕业研究生

  
当前位置: 研究人员 >> 科研人员
 
姓名:程涛
Web:http://www.netcia.org.cn/pages/TaoCheng.html
职称:教授
学历:博士
方向:生长监测
联系方式:E-mail:tcheng@njau.edu.cn; Tel:025-84396565

程涛,教授,博士生导师。2006年于北京大学遥感与地理信息系统研究所获硕士学位,2010年于加拿大阿尔伯塔大学获博士学位,2011-2013年在美国加州大学戴维斯分校从事博士后研究,2013年12月作为高层次引进人才到南京农业大学农学院工作,在国家信息农业工程技术中心农情遥感监测实验室从事作物生长监测理论与技术研究。目前研究兴趣集中在农学参数定量反演理论与技术、作物生长监测及作物分类识别等方向。近年来发展了以连续小波光谱分析为特色的植被参数光谱监测方法,是国际上最早把连续小波分析方法应用于植被反射光谱及参数反演的学者之一,多篇论文发表在Remote Sensing of Environment。

目前主持十三五国家重点研发计划项目——“粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术,国家自然科学基金等科研项目。现为IEEE高级会员、IEEE地球科学与遥感学会南京分会主席。2014年入选江苏特聘教授和江苏省双创博士计划,2014-2015年担任国际期刊Remote Sensing (5年影响因子为3.257)客座编辑,2015年起任国际期刊ISPRS International Journal of Geo-Information编委。主讲的研究生全英文课《农业遥感原理与技术》入选2014年度江苏高校省级英文授课精品课程和2016年教育部第二批来华留学英语授课品牌课程。


发表论文:

1.   Zheng, H., Cheng, T., Yao, X., Deng, X., Tian,Y., Cao, W., & Zhu, Y. (2016). Detection of rice phenology through timeseries analysis of ground-based spectral index data. Field Crops Research,198, 131-139.

2.   Cheng, T., Yang, Z., Inoue, Y., Zhu, Y., & Cao, W. (2016). Preface:recent advances in remote sensing for crop growth monitoring. RemoteSensing, 8, 116. (Editorial for Special Issue “Recent Advances inRemote Sensing for Crop Growth Monitoring”)

3.   Yao, X., Huang, Y., Shang, G., Zhou, C., Cheng, T.,Tian, Y., Cao, W. & Zhu, Y. (2015). Evaluation of six algorithms to monitorwheat leaf nitrogen concentration. Remote Sensing7,14939-14966.

4.   Chu, X., Guo, Y., He, J., Yao, X., Zhu, Y., Cao, W., Cheng,T. & Tian, Y. (2014). Comparison of different hyperspectralvegetation indices for estimating canopy leaf nitrogen accumulation in rice. AgronomyJournal, 106, 1911-1920.

5.   Cheng, T., Riaño, D. & Ustin, S. L. (2014). Detectingdiurnal and seasonal variation in canopy water content of nut tree orchardsfrom airborne imaging spectroscopy data using continuous wavelet analysis. RemoteSensing of Environment, 143, 39-53.

6.   Cheng, T., Rivard, B., Sánchez-Azofeifa, G. A., Féret, J. B., Jacquemoud,S. & Ustin, S. L. (2014). Deriving leaf mass per area (LMA) from foliarreflectance across a variety of plant species using continuous waveletanalysis. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 87, 28-38.

7.   Cheng, T., Riaño, D., Koltunov, A., Whiting, M. L., Ustin, S. L.& Rodriguez, J. Detection of diurnal variation in orchard canopy watercontent using MODIS/ASTER airborne simulator (MASTER) data. (2013). RemoteSensing of Environment, 132, 1-12.

8.   Cheng, T., Rivard, B., Sánchez-Azofeifa, G. A., Féret, J. B., Jacquemoud,S. & Ustin, S. L. (2012). Predicting leaf gravimetric water content fromfoliar reflectance across a range of plant species using continuous waveletanalysis. Journal of Plant Physiology, 169, 1134-1142.

9.  Jin, H., Li, P., Cheng,T. &Song, B. (2012). Land cover classification usingCHRIS/PROBA images and multi-temporal texture. International Journal of Remote Sensing,33,101-119.

10. McKellar, R., Wolfe, A.,Muehlenbachs, K., Tappert, R., Engel, M., Cheng, T., & Sánchez-Azofeifa, A. (2011). Insect outbreaks producedistinctive carbon isotope signatures in defensive resins and fossiliferousambers. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. doi:10.1098/rspb.2011.0276.

11. Cheng, T., Rivard, B., &Sánchez-Azofeifa, G. A. (2011). Spectroscopic determination of leaf watercontent using continuous wavelet analysis. Remote Sensing of Environment, 115, 659-670.

12. Cheng, T., Rivard, B.,Sánchez-Azofeifa, G. A., Feng, J. & Calvo-Polanco, M. (2010). Continuouswavelet analysis for the detection of green attack damage due to mountain pinebeetle infestation. Remote Sensing ofEnvironment, 114, 899-910.

13. Li, P., Yu, H.,& Cheng, T. (2009). Lithologic mapping usingASTER imagery and multivariate texture. Canadian Journal of Remote Sensing, 35, S117-S125.

 

主持的主要科研项目:

1.国家重点研发计划项目,2016YFD0300600,粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术,2016/01-2020/12

2.国家重点研发计划项目课题,2016YFD0300601,稻麦生长与生产力近地面实时监测预测,2016/01-2020/12

3.国家自然科学基金面上项目,31470084,基于小波分析的作物冠层结构与生理生化参数光谱响应分解研究,2015/01-2016/12

4.中国-挪威国际合作项目子课题,CHN-2152,减少环境影响和保障可持续食品安全和粮食安全的创新技术合作研究,2015/02-2017/06

5.中央高校基本科研业务费项目,KYRC201401,基于小波分析法的稻麦干物质遥感估测研究,2014/01-2016/12


每年接收愿意从事农业遥感研究的硕士和博士研究生,在基于卫星-无人机-地面平台的作物生长监测与生产力预测总体框架下从事创新性研究,热忱欢迎具有遥感与GIS、植物生理学、农业信息学或测绘工程专业背景者报考或申请,优先考虑刻苦钻研、勇于探索、勤于动手的学生!



国家信息农业工程技术中心    电话: +86 25 8439 6265     电子邮件: netcia@njau.edu.cn 地址:江苏省南京市玄武区卫岗1号南京农业大学        苏ICP备11055736号-6