Tao Cheng
个人简介
教育背景
2006.09 – 2010.09
University of Alberta 理学博士学位 地球与大气科学
2003.09 – 2006.07
北京大学 工学硕士学位 摄影测量与遥感
1999.09 – 2003.06
兰州大学 理学学士学位 地理信息系统
工作经历
2013.12 – 至今
南京农业大学农学院
教学、科研
2011.01 – 2013.12
University of California, Davis
博士后研究
荣誉奖项
- 教育部长江学者特聘教授
- 农业农村部神农青年英才
- “十三五”国家重点研发计划项目首席专家
- 国家自然科学基金创新研究群体骨干成员
- 江苏特聘教授
- 中国作物学会青年科技奖
- 江苏省优秀博士学位论文指导老师
- 2021年度RSE最佳审稿人(2021)
- 江苏高校外国留学生教学观摩比赛一等奖
PRINT:一种用于提高冬小麦叶片氮含量和籽粒蛋白质含量估算的半经验冠层水分去除方法
卫星监测作物性状以检测关键氮肥施用窗口期的氮素缺乏
结合植被指数最佳窗口期的时间序列与动态冠层生理特征预测大豆籽粒蛋白
利用多源作物FVC参考数据对全球耕地植被覆盖度产品进行多情境验证
利用时序无人机影像和动态聚类过程估计水稻种质资源的产量
一种基于作物特异性冠层结构参数化的混合RTM-信息机器学习框架,用于作物植被覆盖分数估计
研究GaN/SiC混合场效应晶体管设计以简化制造工艺并提高性能(卷14,111002,2025)
PAGrid:一种用于无缝映射哨兵-3扫描数据的概率性面积加权网格化方法
ASROT:一种用于高海拔地区小作物分类训练数据集平衡的新型重采样算法
缓解水稻稻瘟病严重程度的谱学量化中物候学影响:基于扩展的PROSAIL模拟
利用新型特征选择和机器学习对小麦多种叶部病害进行鉴别
可视化预视觉:揭示水稻稻瘟病感染信号
一种基于时间序列RGB影像和组合KNN-CNN-RF模型的小麦育种资源物候期监测方法
基于物理模型与机器学习模型集成的一步两步上采样方法,从Sentinel-3 OLCI天顶角数据中全球提取冠层叶绿素含量
不同rpoB基因突变对卷曲霉素抗结核疗效的多样影响
基于高光谱传感数据的烟叶产量与鲜叶质量的预测与映射
四川典型河流中抗生素残留的风险评估及大肠杆菌(E. coli)的耐药谱分析

