- 簡介
- 科研領(lǐng)域
- 學術(shù)發(fā)表
個人簡介
2022年5月—至今，濰坊現(xiàn)代農(nóng)業(yè)山東省實驗室，研究員、課題組長
2022年5月—至今，北京大學現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院，研究員、課題組長
2021年7月— 2022年3月，美國德克薩斯農(nóng)工大學土壤與作物系，Research Scientist
2019年9月— 2021年6月，南京林業(yè)大學林學院，教授、博士生導師
2016年10月—2019年6月，美國佛羅里達大學園藝系，博士后
2015年1月— 2016年8月，美國喬治亞大學作物與土壤科學系，博士后
2011年5月— 2014年12月，美國喬治亞大學作物與土壤科學系，博士
教育經(jīng)歷
工作經(jīng)歷
科研領(lǐng)域
主要學術(shù)兼職
1） Crop Protection Special Content Editor, 主編
2） Crop Protection, 副主編
3） Modern Agriculture, 副編委
4） 鄭州大學生態(tài)與環(huán)境學院兼職教授
研究領(lǐng)域
隨著作物種植方式向機械化、規(guī)模化方向轉(zhuǎn)變，廣大種植戶施用化學除草劑防治雜草已經(jīng)成為唯一的依賴。但是長期重復施用單一除草劑，導致雜草抗藥性的產(chǎn)生，部分產(chǎn)區(qū)抗性雜草種群呈現(xiàn)由單抗一種除草劑向多抗性雜草急速發(fā)展的態(tài)勢，抗性雜草頻繁爆發(fā)成災(zāi)。與此同時，過渡不合理用藥也導致環(huán)境污染、藥殘、以及除草劑殘留加重、作物藥害等一系列問題。為了解決現(xiàn)有問題，本課題組開展了基于人工智能的雜草防控技術(shù)開發(fā)，通過計算機視覺算法識別作物與雜草，結(jié)合智能控制技術(shù)實現(xiàn)精準除草。結(jié)合化學防治、雜草生理生態(tài)學與作物栽培手段開展了雜草綜合防控的研究工作，取得了突破性成果。主持國家自然科學基金面上項目1項，主持完成美國農(nóng)業(yè)部課題1項。相關(guān)成果已在雜草領(lǐng)域頂級刊物上發(fā)表，合計SCI論文數(shù)100余篇，申請或授權(quán)專利16項，軟件著作權(quán)7項；在國際會議以墻報或英文口頭匯報的形式展示研究成果達50余次。
學術(shù)發(fā)表
1. Zhuang J, Jin X, Chen Y, Meng W, Yu J* , Bagavathiannan M* (2022) Drought stress impact on the performance of deep convolutional neural networks for weed detection in bahiagrass. Grass and Forage Science. https://doi.org/10.1111/gfs.12583
2. Jin X, Bagavathiannan M, Maity A, Chen Y*, Yu J* (2022) Deep learning for detecting herbicide weed control spectrum in turfgrass. Plant Method 18:94 https://doi.org/10.1186/s13007-022-00929-4
3. Liu X, Zhan Y, Li XH, Li Y, Feng X, Bagavathiannan M, Zhang CJ, Qu M, Yu J* (2021) The use of wood vinegar as a non-synthetic herbicide for control of broadleaf weeds. Industrial Crops & Products 173:114105 https://doi.org/ 10.1016/j.indcrop.2021.114105
4. Zhuang J, Li XH, Bagavathiannan M, Jin X, Yang J, Meng W, Li T, Li L, Wang Y, Chen Y, Yu J* (2021) Evaluation of different deep convolutional neural networks for detection of broadleaf weed seedlings in wheat. Pest Management Science https://doi.org/10.1002/ps.6656
5. Yu J, Sharpe SM, Boyd NS (2021) Sorghum cover crop and repeated soil fumigation for purple nutsedge management in tomato production. Pest Management Science. https://doi.org/10.1002/ps.6537
6. Yu J, Sharpe SM, Boyd NS (2021) Long-term effect of fumigation and a sorghum cover crop on broadleaf and grass weeds in plastic-mulched tomato. Pest Management Science 77:1806-1817 doi/10.1002/ps.6205
7. Yu J, Boyd NS, Schumann AW, Sharpe SM (2021) Tomato tolerance to preemergence herbicides in plasticulture using narrow bands and precision technology. Crop Protection 146:105680 https://doi.org/10.1016/j. cropro.2021.105680
8. Yu J, Baggio JS, Boyd NS, Freeman JH, Peres NA. 2020. Evaluation of ethanedinitrile (EDN) as a preplant soil fumigant in Florida strawberry production. Pest Management Science 76:1134-1141 https://doi.org/ 10.1002/ps.5626
9. Yu J, Sharpe SM, Schumann AW, X Li, Boyd NS. 2020. Detection of grassy weeds in bermudagrass with deep convolutional neural networks. Weed Science 68(5), 545-552 https://doi.org/10.1017/wsc.2020.46
10. Yu J, Sharpe SM, Boyd NS. 2020. Germination and emergence of common beggar's-tick (Bidens alba) seeds at two different seed ripening stages. Weed Science 68(5), 503-509 https://doi.org/10.1017/wsc.2020.45
11. Yu J, Sharpe SM, Schumann AW, Boyd NS. 2019. Deep learning for image-based weed detection in bermudagrass. European Journal of Agronomy 104:78-84 doi.org/10.1016/j.eja.2019.01.004
12. Yu J, Sharpe SM, Schumann AW, Boyd NS. 2019. Detection of broadleaf weeds growing in turfgrass with convolutional neural networks. Pest Management Science 75:2211-2218 DOI: 10.1002/ps.5349
代表性專利
Detection and management of target vegetation using machine vision. PCT/US2018/058829
一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法. CN202110603279.2
一種田間實驗小區(qū)的精量噴藥器. 202222070951.9
除草方式的確定方法、裝置、電子設(shè)備及除草系統(tǒng). CN115251024A
一種實現(xiàn)除草劑精準噴施的并聯(lián)除草機器人. 202220577437.1
一種草坪除草劑精準噴施方法. CN114467900A