冯雷 - 浙江大学 - 生物系统工程与食品科学学院

个人简介

浙江大学生物系统与食品科学学院生物系统工程副教授，硕士生导师，所在的“数字农业与农业物联网”团队是浙江大学首届十佳“五好”导学团队之一。主要从事农田信息获取与融合技术方面的教学与研究工作。“设施栽培物联网智能监控与精准管理关键技术与装备”获得浙江省科学技术一等奖（2012，排名第4），“植物病虫害信息早期快速检测关键技术研究与仪器开发”成果获教育部科技进步一等奖（2014，排名第2），“植物-环境信息快速感知与物联网实时监控技术及装备”成果获国家科技进步二等奖（2015，排名第8）。主讲研究生课程《精细农业专题》，本科生课程《全球定位系统与地理信息系统》、《精细农业》、《农业与生物系统工程导论》。2013-2017年间，因指导本科生工作出色，获得浙江大学优质教学二等奖、师德先进个人、两次优秀班主任、两次学院年度突出贡献奖、先进工作者、优秀共产党员。喜好乒乓球、足球、围棋等体育项目，曾获学院乒乓球男子单打冠军。教学工作精细农业（本科生专业课国家精品资源共享课程）精细农业实验（本科生专业课）精细农业课程设计（本科生专业课）生物系统工程导论（本科生专业课）全球定位系统与地理信息系统(全校通识课程) 精细农业专题（研究生专业课程）工作研究项目 1.国家自然科学基金面上项目，31871526，基于磁共振成像技术的植物根肿病早期无损检测方法研究，2019/01-2022/12，54万元，在研，主持 2.国家重点研发计划子课题,2016YFD0300606,基于无人机的作物生长监测平台(农田信息感知设备与传感网),2016/01-2020/12,145万元,在研，主持 3.浙江省科技计划项目,2015C02008,基于智能检测技术的多种类茶叶加工自动化生产线研制,2016/01-2018/12,140万，在研，主持 4.国家高技术研究发展计划（863计划）课题，2013AA102301，多尺度农田信息获取与融合技术，2013/01-2017/12，1009万元，2018年3月技术验收，主持 5.国家自然科学基金面上项目，61075017，基于多源波谱成像信息的茄科蔬菜灰霉病早期检测方法研究，2011/01-2011/12，10万元，已结题，主持 6.国家自然科学基金青年项目，60605011,基于叶片和冠层多光谱成像技术的稻瘟病早期检测方法研究,2007/01-2009/12,24万元,已结题，主持教学与课程《农业与生物系统工程导论》教学大纲课程代码：13192380课程名称：农业与生物系统工程导论Orientation of Agriculture and Biosystems Engineering 学分：1.5周学时1.5-0 面向对象：本科生预修课程要求：无一、课程介绍（100-150字）（一）中文简介本课程主要介绍农业与生物系统工程专业的历史发展，让学生了解新的前沿技术在农业与生物系统工程领域中的运用，加深对国内外农业与生物系统工程学科发展现状的认识，引导学生理解本专业人才的培养目标和要求，吸引优秀学生深造，提高本专业的影响力。将采用教师讲授和引导、学生分组研究、课堂汇报讨论相结合的方法。（二）英文简介Orientation of Agriculture and Biosystems Engineering The course focuses on the historical development of Agricultural and Biosystems Engineering(ABE).From this course students can understand how cutting-edge technologies be used in ABE and deepen the knowledge of the current status of ABE in China and abroad.Through learning the course,students will understand the objectives and requirements of the ABE degree program.This course will also facilitate outstanding students to further graduate study and improve the impact of the major.We will help students to study this course through lectures,students studying in groups and presentations and discussion in class. 二、教学目标 (一)学习目标通过本课程的学习，使学习者能够达到：一、全面系统地认识国内外农业与生物系统工程专业的发展现状及人才培养要求；二、初步掌握系统分析方法；三、培养学生从工程角度上发现问题、分析问题和解决问题的能力；四、培养学生团队协作、探索钻研以及沟通表达的能力。（二）可测量结果 1、能对当前中国农业及生物系统工程的重要历史和发展问题进行评论； 2、能了解国外大学相关专业人才培养的目标和要求； 3、能解释系统基本概念和工程基本原理； 4、初步掌握系统方法论的分析过程； 5、学生能初步明确自己的职业规划注：以上结果可以通过课堂讨论、课程作业以及学生个人职业规划等环节测量。三、课程要求（一）授课方式与要求授课方式：课堂讲授；采用多媒体双语教学,教师开设FTP,提供电子版课件和英文参考资料。课程要求：熟悉农业与生物系统工程基本知识、培养思维和表达能力及合作精神、提高中外文科学文献的阅读能力，形成对农业与生物系统工程专业的充分认识。考试评分与建议农业及生物系统工程课程作业（学生小组研究报告）占50％，学生个人职业发展规划成绩占30％，学生平时成绩占20％。四、教学安排第一次：课程介绍及组织；农业工程的产生历程3学时主要内容：农业工程(Agricultural Engineering)一词发源于约一个世纪以前的美国。由于系统科学的发展，人们越来越认识到农业是一个系统，农业问题应当应用系统工程的方法来解决。这也可以说是农业向现代化发展的一种必然趋势。由此就提出了“农业的工程”(Engineering of Agriculture)问题。 Introduce the course organization,course goals,and the history of Agriculture Engineering 第二次：从农业工程到生物系统工程3学时主要内容：将农业工程学科从原来的基于应用的工程类学科向基于生物科学的工程类学科转变的改革方向已经达成共识，而且实施这样的改革是富有成效的。通过这些改变，极大地拓展了农业工程学科的内涵和外延，并赋予了崭新的活力。 Introduce the development from Agriculture Engineering to Biosystems Engineering. 第三次：农业与生物系统工程专业发展现状（－）3学时主要内容：介绍农业与生物系统工程的几个主流研究领域：农业机械与动力、土壤与水利、农产品品质检测与加工、农业信息化、生物能源。重点介绍国际组织ASABE和产业技术领域及相关的行业及代表性企业情况。 Introduce the current status of Agriculture and Biosystems engineering and major research areas. 第四次：农业与生物系统工程专业发展现状（二）3学时主要内容：介绍农业与生物系统工程的几个主流研究领域：农业机械与动力、土壤与水利、农产品品质检测与加工、农业信息化、生物能源。重点介绍国际组织CIGR的产业技术领域及相关的行业及代表性企业情况。 Introduce the current status of Agriculture and Biosystems engineering and major research areas. 第五次：系统方法论、系统信息学工具概述3学时介绍系统及系统分析的主要方法，系统分析学的概论以及其农业与生物系统的主要应用,包括统计学、分析预测，仿真和优化等方法。 Describe the scope of systems,overview of analytics tools for agricultural systems：statistics,prediction,systems simulation,and optimization. 第六次：系统基本概念、系统分析同农业生物系统结合的实例分析（－）3学时通过实例介绍不同层次的系统分析在几个农业生物子系统的应用。实例包括作物生长系统，植物工厂，宇航飞船的生命支持系统等。介绍相关的信息收集、处理、分析方法，工程经济学概论、以及模型分析的主要途径（仿真及优化）。 Case Study 1:Use crop growth system,plant factory,and life support system as examples to introduce how to conduct systems analysis by integrating data collection and analysis. 第七次：系统分析同农业生物系统结合的实例分析（二）3学时通过实例介绍不同层次的系统分析在几个农业生物子系统的应用。实例包括生物质能源的供应链分析，农产品品质检测及食品安全，精准与智慧农业等。介绍相关的信息收集、处理、分析方法，工程经济学概论、以及模型分析的主要途径（仿真及优化）。 Case Study 2:Use bioenergy supply chain system,quality evaluation of agricultural and food products,and precision agriculture as examples to introduce how to conduct systems analysis from data collection,analysis,to decision support. 第八次：ABE人才培养、及ABE如何参与解决全球及中国的重大问题挑战－案例分析汇报研讨3学时农业与生物系统工程（ABE）在粮食安全、食品安全、可再生能源、水资源利用等全球重大挑战方面发挥的作用。分组学生分析农业与生物系统工程专业在中国的应用现状以及未来走向，开展课堂讨论，形成研究报告。 Discuss on how ABE can solve critical problems in food,energy,and water systems in China and worldwide. 五、参考教材及相关资料《Principles of Biosystems Engineering》,Alocilja,E.C.,Erudition Books,MA.ISBN 1-58692-364-1.2002. 中国农业工程陶鼎来中国农业出版社2002年《Biosystems Engineering》,Ahindra Nag.New York:McGraw-Hill,c2010. Agricultural Engineering on the Prairie:Illinois Style 1998 CIGR Handbook CIGR官方网站《精细农业》教学大纲课程代码：13120980 课程中文名称：精细农业课程英文名称：Precision Farming 学分：3.0周学时2.0－1.0 面向对象：浙江大学生物系统工程专业本科生预修课程要求：《计算机基础》、《线性代数》一、课程介绍（100-150字）（一）中文简介精细农业是集成了全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、变量处理设备（VRT）和决策支持系统（DSS）、农用无人机（UAV）等技术高科技农业体系，是目前农业可持续发展的热门领域。精细农业的核心是指实时地获取地块中每个小区土壤、农作物的信息，诊断作物的长势和产量在空间上差异的原因，并按每一个小区做出决策，准确地在每一个小区上进行耕、耙、播、收和灌溉、施肥、喷药，以达到最大限度地提高人、机、水、肥和杀虫剂的利用效率，增加产量，减少环境的污染的目的。该课程以3S技术为核心，介绍应用高科技技术和信息技术改造传统农业理念、方法与技术。（二）英文简介 Precision agriculture is a new method of farming.Being site-specific it addresses the problem of variation in the soil.This enables the application of fertilizer(for example)to be targeted at a specific site,which results in reduced wastage.A main objective of precision agriculture is that of gathering information for management decisions–processes such as yield and profit mapping accomplish this objective.There are various technologies that contribute to the system such as Global Positioning Systems,Geographic Information Systems，Remote Sensing，Unmanned Aerial Vehicle.Many uses for precision agriculture exist,such as variable fertilizer application,autonomous tractor control,yield mapping,weed and water management.Through this course,students could learn the basic theory of precision agriculture,understand intensive agriculture based on the information technology,the basic concept of GPS,GIS,RS，UAV and their application in precision agriculture. 二、教学目标 (一)学习目标将“3S技术”课程建设定位于能体现学校倡导的新的教育理念的高水平、高质量的示范性课程。由此确定的课程建设目标是：成为国内一流研究型专业精品课程。以信息技术、遥感技术、传感技术、变量作业技术、农用无人机等为基础，掌握精细农业的基本原理和基本知识，并具有从事精细农业研究和实施的初步能力。以3S技术为主线，了解和掌握精细农业研究的基本原理和实施方法，掌握GPS（全球定位系统）设备和GIS（地理信息系统）软件的应用方法，了解RS（遥感系统）技术的基本原理及应用方法，具有变量作业的初步规划能力，农用无人机的操作能力等，可利用GPS、GIS和传感器实施田间土壤属性信息与作物生物信息采集。对精细农业技术的发展趋势有一定了解。（二）可测量结果理解3S技术与精细农业的基本概念。理解精细农业相对于传统农业的优势。了解精细农业中的各种核心技术的基本构成、数据的获取方法及影响因素、数据的一般处理方法等。理解3S技术对精细农业的重要作用，并能综合运用3S技术部分解决精细农业中相关的技术问题。能在室外能操作使用GPS接收机，理解操作界面上的专业术语，了解GPS的数据输出格式，能分析GPS数据的精度，掌握精细农业对GPS精度的要求。理解精细农业中GIS的作用，至少会用一款常见GIS软件完成一些精细农业中常用分析与应用；能分析较好地理解RS的基本原理，能理解部分RS的数据处理结果。能运用RS知识，分析精细农业的RS的应用实例。理解在精细农业中3S技术协同应用的方式对无人机的基本原理、低空遥感及航空植保有一定的了解。三、课程要求（一）授课方式与要求授课方式： a.教师讲授（讲授核心内容、总结、按顺序提示今后内容、答疑）； b.讨论课上对各种具体问题展开讨论； c.期末开卷考试，注意知识的应用能力的考查。课程要求：熟悉基本知识与原理、提高动手能力、培养合作精神与独立探索能力，向学生展示3S技术的原理及在精细农业中应用，重点突出理论和实际的结合，使学生在理论学习的基础上，能通过讨论课环节，对具体问题较好的分析能力；另外还要掌握一定的实际的操作应用能力。（二）考试评分与建议期末笔试（开卷）占50%；平时成绩占50%(其中课程论文20%，平时测验30%)；四、教学安排第一次：精细农业绪论理论课内容：精细农业的产生；为什么要学习精细农业；精细农业的基本组成；第二次：精细农业在大田及设施农业中的典型应用理论课内容：精细农业的潜在优势；精细农业应用流程；精细农业的范畴；第三次：全球定位系统基本原理理论课内容：基于大地定位系统和基于卫星的定位系统；卫星定位系统特点；手机GPS-APP使用第四次：全球定位系统的精度分析理论课内容：GPS、北斗双模模块等使用方法、全球定位系统的误差分析、差分系统原理讨论课主题：Trimble手持GPS与双模模块信息接收与存储；第五次：差分定位系统及坐标转换分析理论课内容：差分定位系统应用、坐标转换、全球定位系统在车辆导航中的应用讨论课主题：全球定位系统的误差影响分析及GPS接收机的正确选择；第六次：变量作业系统理论课内容：基于地图和传感器的变量作业系统对比分析；精细农业中提供的精确定位技术服务现状讨论课内容：课堂测验一GPS信号定位精度计算（20%）第七次：北斗导航系统与GPS的静态定位信息精度对比研讨讨论课内容：用概率论及数理统计方法比较不同卫星导航信息的精度；评价全球定位系统与北斗导航系统第八次：地理信息系统及其在精细农业中的应用理论课内容：地理信息系统的基本概念、软硬件组成；地理信息系统的基本数据结构：矢量数据、栅格数据；地理信息系统的各种坐标系统；地理信息系统的不同的地图投影方法；讨论主题：地理信息系统在精细农业中的会有哪些应用；坐标系统与地图投影对地理信息系统的正确应用有什么影响，应当如何正确选择等；第九次：地理信息系统第二讲理论课内容：空间分析方法，包括空间查询与量算、空间变换、再分类、缓冲区分析、叠加分析、网络分析、空间插值；重点介绍空间插值方法;精细农业产量测量制图及处方图的生成初步。讨论主题：空间分析方法及其在精细农业中的应用，农场的地理信息系统构建实例分析或精细农业专用的地理信息系统的构建讨论；第十次：遥感基本原理及数据处理理论课内容：续精细农业产量测量制图及处方图的生成;遥感基本原理，遥感系统的发展；传感器与平台；遥感测量分辨率；大气窗口与地物光谱特性；典型遥感平台简介；讨论主题：遥感应用实例分析；第十一次：遥感的应用及产量图理论课内容：常用遥感数据处理方法，遥感与地理信息系统的联用；遥感在精细农业中的应用现状；产量测量的方法、产量监测方法及数据采集；产量图的制作方法、分析方法；讨论主题：星-机-地不同种类遥感的特点分析;及不同产量传感器的特点；本周包含一次课堂测验。GIS/RS基础。第十二次：土壤采样、分析及遥感基本原理理论课内容：土壤养分对作物的影响；传统的土壤养分检测方法；土壤类型图的制做；几种适用于精细农业的土壤养分快速检测方法；讨论主题：土壤养分的快速检测方法综合及其对精细农业的影响讨论；本周包含一次大讨论第十三次：无人机技术简介理论课时：2.0；讨论课时：1 理论课内容：无人机技术发展历史与现状讨论主题：中国农用无人机的适应性分析第十四次：无人机在精细农业中的应用综合分析理论课时：2.0；讨论课时：1.0 理论课内容：国内外农业航空现状及无人机低空遥感技术讨论主题：农业航空典型应用场景及发展模式第十五次：农用无人机典型应用案例理论课时：2.0；讨论课时：1.0 理论课内容：农业无人机的典型应用案例剖析讨论主题：无人机关键核心技术与植保喷施作业第十六次：农用无人机发展趋势和产业化理论课时：2.0；讨论课时：1.0 理论课内容：智慧农业无人机发展前沿技术讨论主题：无人机创新创业方案及产业化分析周次内容课时 1 精细农业简介 3.0-0.0 2 精细农业在大田及设施农业中的典型应用 3.0-0.0 3 全球定位系统基本原理 3.0-0.0 4 全球定位系统的精度分析 2.0-1.0 5 差分定位系统及坐标转换分析 2.0-1.0 6 变量作业系统原理 1.0-2.0 7 北斗导航系统与GPS的静态定位信息精度对比研讨 0.0-3.0 8 地理信息系统及其在精细农业中的应用 2.0-1.0 9 精细农业产量测量制图及处方图的生成 2.0-1.0 10 遥感基本原理 2.0-1.0 11 遥感数据处理方法及产量图 2.0-1.0 12 土壤采样、分析及遥感基本原理 2.0-1.0 13 无人机技术简介 2.0-1.0 14 无人机在精细农业中的应用综合分析 2.0-1.0 15 农用无人机典型应用案例 2.0-1.0 16 农用无人机及精细农业发展趋势分析 2.0-1.0 合计 32.0–16.0 上表中的理论课时与讨论课时标出了平均值，即一般情况下，课论2节课，讨论1节课。但也有可能根据实标课堂反应或效果，以具体的某次课堂上适当延长或减少讨论时间，但总的理论课时：讨论课课时比为2：1 五、参考教材及相关资料 1)精细农业，普通高等教育“十一五”国家级规划教材.何勇，赵春江.浙江大学出版社，2010 2）Precision in Crop Farming,Hermann J.Heege,2013 3）The Precision–Farming Guide For Agriculturists,Third Edition,2010 六、课程教学网站：将通过校内网络提供必要的课件和文字材料链接《精细农业实验》教学大纲课程代码：13121120 课程中文名称：精细农业实验课程英文名称：Precision Farming Experiments 学分：1.0周学时0－2.0(32节实验课) 面向对象：浙江大学生物系统工程专业本科生预修课程要求：《计算机基础》、《线性代数》一、课程介绍（100-150字）（一）中文简介本课程与《精细农业》理论课相配合，为理论课相关部分提供实践操作；主要包括：GPS寻点实验、GPS坐标转换、工具型GIS软件及地图投影、GIS空间分析及其在精细农业中的应用、遥感数据处理软件操作、GIS与RS在精细农业中的联合应用、3S在精细农业中的联合应用、无人机实践等实验；（二）英文简介 This is an experiment course which is a supporting lesson for“Precision Farming”.This experiment class includes:GPS Point finding,GPS coordinate transformation,GIS software and Map Projection,GIS Spatial Analysis and its application in PA,Remote sensing data processing software,the application of GIS and RS in PA,the application of 3S technology in PA,the experiment of UAV and so on. 二、教学目标 (一)学习目标希望通过课程实验部分的实验操，掌握精细农业相关的软硬件操作，包括基本的GPS接收机的操作与数据分析方法；GIS软件及RS软件的常规应用；能将GPS、GIS、RS联合应用，解决精细农业相关的问题；（二）可测量结果 1）独立或按小组完成实验，掌握实验指导书中所要求的各项技能； 2）独立或按小组，完成每次实验的实验报告；三、课程要求（一）授课方式与要求实验的考查学生实践动手能力。本课程中突出了3S技术的在精细农业中的应用性，因此实验是学生获得感性认识以理解和巩固理论知识的必要手段，也是训练学生动手解决实际问题能力和科研能力的重要一环。以往学生普遍感到很多理论上学过的东西，甚至学得很深很精的东西，当真正碰到实际问题时就会变得一筹莫展，而且很多没有经过实践的东西会很快被遗忘。实验开始时先由教师简单回顾一下基本原理和大致讲解一下具体操作，然后由学生自己动手分析实践，培养学生独立思考和独立解决问题的能力，教师会在理论课上适当分析重点、难点。考试评分与建议实验没有正式期末考试，最后评分以平时的签到、实验报告成绩综合计算而得。四、教学安排第一次：GPS定向（室外）课时：4学时内容：GPS定向实验:根据要求的坐标方位，搜寻对应的路牌；在每个对应的路牌下，标记航点确认；另外选择2个兴趣点，记录其位置信息后，返回出发地；在Google Earth图上标出兴趣点的位置，评估误差；在Google Earth图上能否找到家所在位置第二次：卫星定位系统的静态信息精度对比分析（室外）课时：10学时内容：熟悉GPS与北斗导航模块数据接收，分析GPS与北斗导航定位精度，掌握GPS与北斗导航坐标转换过程及应用。根据GPS与北斗导航数据，编写坐标转换程序，用图形显示静态数据。要求：画出北斗、GPS定位数据精度分析平面图，x轴正向为东east，y轴正向为北north。第三次：GIS软件基本操作课时：3学时内容：学习Arcgis软件的常规操作，并练习地图投影的知识点在实际的GIS软件中的体现；学会将GPS数据导入GIS软件，并正确设置坐标系统；第四次：GIS空间分析及其在精细农业中的应用；课时：4学时内容：首先完成GIS空间分析各种空间分析模型的实践：包括：再分类、缓冲区分析、网络分析、空间插值等，当对GIS的空间分析有一定程度的了解后，再针对具体的精细农业问题，综合应用GIS的空间分析功能，解决实际问题，如用GIS汇制产量图；土壤养分分布图；地块边界等；第五次：遥感数据处理软件操作课时：3学时内容：学习ENVI遥感图像处理软件的一般操作，掌握遥感图像处理软件的常用功能；第六次：3S技术综合应用课时：4学时内容：通过综合性实验，学习3S综合应用，以紫金港校区GPS及遥感数据为例，练习3S技术的综合应用。第七次：无人机系统组成课时：2学时内容：无人机系统组成分析；第八次：无人机飞行模拟练习课时：2学时内容：无人机飞行模拟平台练习、演练。次数周次内容课时第1次第3-4周 GPS定向（室外） 4 第2次第4-6周不同卫星定位系统的静态信息精度对比分析 10 第3次第8周工具型GIS软件及地图投影 3 第4次第9周 GIS空间分析及其在精细农业中的应用 4 第5次第10周遥感数据处理软件操作 3 第6次第12周 3S技术综合应用 4 第7次第14周无人机系统组成及飞行模拟练习1 2 第8次第15周无人机系统组成及飞行模拟练习2 2 合计 32 （1）实验1+实验2：先根据实验报告总体完成情况分组考核，在根据组内具体人员分工考核个体。五、参考教材及相关资料 1)精细农业，普通高等教育“十一五”国家级规划教材.何勇，赵春江.浙江大学出版社，2010 2）Precision in Crop Farming,Hermann J.Heege,2013 3）The Precision–Farming Guide For Agriculturists,Third Edition,2010 4）静态定位信息精度对比分析实验指导书研究与成果在国家自然科学基金、国家863计划、浙江省重大科技计划项目等支持下，开展了植物病虫害信息早期快速检测关键技术研究与仪器开发，经过多年攻关，取得了如下创新性成果：（1）发明了病菌侵入期-感病初期-病斑隐现-病斑显现早期的植物病害四阶段快速诊断方法。提出了采用共聚焦显微拉曼成像及分析技术进行病菌侵入期的细胞壁组分和多糖含量变化的检测，发明了病菌侵染初期植物叶片15N同位素丰度和叶片组织抗氧化酶体系等多指标的同步检测和化学成像诊断方法，实现了植物病害入侵和感病初期的早期诊断。（2）创造性地将分子特异性引物PCR（聚合酶联反应）技术与光谱及光谱成像技术有机结合，实现了植物病害隐现和显现早期的快速准确诊断。发明了病斑区域波谱纹理特征识别方法、速度描述算子病斑轮廓特征表示法和相空间重构病斑区域提取方法，有效地消除了土壤等背景因素干扰，开发了植物群体生长-病害信息感知仪、植物叶片病斑区域检测仪等拥有自主知识产权的设备和病害早期预防管理系统。（3）研发了植株病斑三维空间分布与精准定位检测技术与仪器。研究提出了基于结构光原理的植株地上部分'点-面-体'一体化的植株三维结构和病害空间分布的精准定位与快速检测技术、基于核磁共振成像技术的植株根系三维形态快速检测方法，研发了植株病害三维定位快速测量仪、植物病害二向反射光分布测量仪，首次实现了植物病害三维空间分布的快速检测。（4）研发了植物主要害虫远程智能诊断识别技术和系统。提出了植物害虫高分辨率特征获取、图像网络化分布传输方法，建立了主要害虫信息动态监测与智能分析处理系统，为植物害虫的远程实时监测和预警预报奠定了良好基础。出版著作 1.精细农业国家十一五规划教材副主编2010年12月浙江大学出版社 2.地球空间信息学基础浙江省十一五重点建设教材主编2010年12月浙江大学出版社专利成果 (1)冯雷;陈双双;何勇,ZL201110105380.1茄科蔬菜灰霉病自动分级装置,2011.4.26, (2)冯雷;杨凯盛;何勇,ZL201010574287.0一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法,2010.12.6,中国 (3)何勇;冯雷;孙光明,ZL200910097341.4基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法,2009.4.9,中国, (4)冯雷;陈双双;杨凯盛;何勇,ZL201120109285.4水果自动分级装置,2011.4.13,中国, (5)何勇;刘飞;冯雷;孙光明,ZL200910154289.1一种水稻冠层叶瘟病快速诊断系统与方法,2009.11.19,中国, (6)何勇;吴迪;冯雷,ZL200610154853.6基于可见/近红外多光谱成像的灰霉病害早期诊断系统,2006.11.24,中国, 学术交流（讲座报告）农业工程本科生培养模式探索与实践摘要：为培养既有工程技术背景，又有生物科学知识的拔尖创新型农业工程人才，同时也为消除本科专业名称变更频繁给学生培养带来的困扰，浙江大学农业工程专业从完善培养方案、强化课堂教学、夯实创新实践、注重专业引领等方面，进行多层面、多阶段的改革与探索。经过五年实践，在本科生培养方面取得了新的成效，为培养厚基础、宽口径、重交叉的农业工程人才提供了一种新途径。

近期论文

查看导师最新文章（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）

(1)冯雷;高吉兴;何勇;刘飞,波谱成像技术在作物病害信息早期检测中的研究进展,农业机械学报,2013,44(09):169~176(期刊论文) (2)冯雷;骆一凡;何勇;李晓丽;聂鹏程;刘飞,基于机器视觉技术的尖椒冠层SPAD值测定仪的开发,农业工程学报,2016.11.8,32(21):177~182(期刊论文) (3)冯雷;陈双双;冯斌;何勇;楼兵干,大豆豆荚炭疽病严重度的光谱检测,农业机械学报,2012,43(08):175~179+192(期刊论文) (4)冯雷;陈双双;冯斌;刘飞;何勇;楼兵干,基于光谱技术的大豆豆荚炭疽病早期鉴别方法,农业工程学报,2012,28(01):139~144(期刊论文) (5)冯雷;柴荣耀;孙光明;吴迪;楼兵干;何勇,基于多光谱成像技术的水稻叶瘟检测分级方法研究 ,光谱学与光谱分析,2009.10,29(10):2730~2733(期刊论文) (6)Yiying Zhao;Susu Zhu;Chu Zhang;Xuping Feng;Feng,Lei;Yong He,Application of hyperspectral imaging andchemometrics for variety classificationof maizeseeds,The Royal Society of Chemistry(RSC Adv.),2018.1,8:1337~1345(期刊论文) (7)项丽蓉;赵欣宇;麻志宏;刘飞;何勇;冯雷,基于不同化学计量学方法的土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究,光谱学与光谱分析,2017.12,37(12):3871~3876(期刊论文) (8)Wu,D.;Feng,L.;He,Y.;Bao,Y.,VARIETY IDENTIFICATION OF CHINESE CABBAGE SEEDS USING VISIBLE AND NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY,Transactions of the ASABE,2008.11.01,51(6):2193~2199(期刊论文) (9)Wu,D.;Feng,L.;Zhang,C.;He,Y.,Early detection of Botrytiscinerea on eggplant leaves based on visible and near-infrared spectroscopy,Transactions of the ASABE,2008.6,51(3):1133~1139(期刊论文) (10)张初;徐宁;罗榴冰;刘飞;孔汶汶;冯雷;何勇,Detection of aspartic acid in fermented cordyceps powder using nearInfrared spectroscopy based on variable selection algorithms and multivariatecalibration methods,Food and Bioprocess Technology,2014.02.01,7(2):598~604(期刊论文) （11）Lei Feng；Susu Zhu；Chu Zhang；Yidan Bao；Xuping Feng；Yong He*，Identification of Maize Kernel Vigor under Different Accelerated Aging Times Using Hyperspectral Imaging，Molecules，2018,23,3078;doi:10.3390/molecules23123078(期刊论文) （12）Lei Feng；Susu Zhu；Chu Zhang；Yidan Bao；Pan Gao*；Yong He*,Variety Identification of Raisins Using Near-Infrared Hyperspectral Imaging,Molecules，2018,23,2907;doi:10.3390/molecules23112907(期刊论文) （13）Lei Feng；Susu Zhu；Fucheng Lin,Zhenzhu Su*;Kangpei Yuan,Yiying Zhao;Yong He;Chu Zhang,Detection of oil chestnuts infected by blue mold using near-infrared hyperspectral imageing combined with artificial neural networks,Sensors,2018,18,1944;doi:10.3390/s18061944(期刊论文)

个人简介

研究领域

近期论文

学术兼职