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Crops 金时超副教授等创建特刊：用于作物表型分析与建模的遥感应用

已有 289 次阅读 2026-4-21 17:02 |个人分类:特刊征稿|系统分类:科研笔记

遥感已成为在多种空间和时间尺度上监测作物生长并支持农业建模的重要工具。利用卫星、机载平台、无人机 (UAV) 以及地面固定传感器的观测数据，可以在不同的管理与环境条件下，对作物的生物物理、生物化学和物候变量进行表征。

Crops 邀请了塞维利亚大学Dr.Jose A.Caparros-Santiago、加那利群岛拉斯帕尔马斯大学Dr. Quesada-Ruiz和南京农业大学金时超副教授，合作创建特刊“Remote Sensing Applications for Crop Phenotyping and Modelling (用于作物表型分析与建模的遥感应用)”。特刊将重点关注利用遥感技术分析不同种植系统和环境下的作物生长动态、产量估算、物候发育以及胁迫监测。征稿范围包括基于单一或多传感器观测的研究、经验性或基于模型的方法、遥感数据与作物生长模型的集成，以及利用人工智能进行作物表型分析的研究。包括但不限于：

遥感

作物生长建模

作物监测

植被指数

时间序列分析

农业管理

地球观测

精准农业

投稿截止日期：2026年10月31日

客座编辑

Dr. Jose A. Caparros-Santiago

Jose A. Caparros‑Santiago博士长期致力于遥感与植被物候研究，重点关注伊比利亚半岛及马卡罗尼西亚地区的生态系统动态变化与农业监测。其研究基于MODIS、Sentinel‑2等多源遥感数据，开展植被物候提取、生态演变分析与作物监测等工作，相关成果已在Science of the Total Environment、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing等期刊发表。他先后参与多项气候变化相关科研项目，并担任多家国际期刊的同行评审。

研究领域：遥感、植被物候、植被指数、作物监测、时间序列分析与气候变化。

Dr. Lorenzo Carlos Quesada Ruiz

Lorenzo Carlos Quesada Ruiz博士在遥感与时间序列分析领域拥有扎实的研究积累，尤其擅长运用Sentinel‑2、MODIS等多源遥感数据开展陆表物候反演与生态系统动态评估。长期参与基于卫星影像的物候指标计算、NDVI、EVI2 等植被指数分析以及时序变化监测研究，曾依托Sentinel‑2时序数据，系统分析冬小麦等冬季谷物的生长周期与生态系统特征。相关研究成果紧密衔接作物表型解析、生长监测与模型构建等方向，为农业遥感的实际应用提供了成熟的技术路径与方法支撑。

研究领域：遥感时间序列分析、植被物候、植被指数及作物与生态系统生长动态的监测。

金时超副教授

金时超，男，南京农业大学前沿交叉研究院、作物遗传与种质创新利用全国重点实验室副教授、博士生导师，高层次引进人才，时空表型组学团队负责人。2016年获华中农业大学农学学士学位，2020年获中国科学院大学理学博士学位，主要研究方向为作物时空表型组学。现任Plant Phenomics执行主编 (Senior Editor, functional equivalent)、植物表型教育部工程研究中心副主任，兼任国际数字地球学会中国国家委员会激光雷达专业委员会委员、数字生态专业委员会委员、中国农学会智慧农业分会委员等职。主持国家自然科学基金、江苏省重点研发计划、“十四五” 国家重点研发计划子课题等项目。在Remote Sensing of Environment、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、Plant Communications等期刊发表论文70余篇 (封面论文1篇、ESI高被引论文5篇)；申请及授权发明专利15项，登记软件著作权10项，完成技术合作与成果转化10项。相关研究成果被CCTV2等知名媒体报道，传播量达50余万次。先后荣获 “南京农业大学2024年度十大科技应用成果”、江苏省技术转移联盟 “十大技术转移优秀案例”、浙江省农业机械科技奖二等奖、全国高校生物医药区域技术转移转化中心 “高校技术转化典范项目”、江苏省信息技术应用学会青年科技奖、国际数字地球学会数字生态专委会 “最具潜力青年科学家奖” 等荣誉。

研究领域：基因型稳定性分析、表型地理格局与气候响应机制分析；集成多元传感技术的低成本表型平台研发与高通量表型感知；人工智能驱动的多源表型数据融合、解析算法、智能体开发；面向智慧育种和精准栽培的表型-基因-环境交叉研究。

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/journal/crops/special_issues/EK86E9M15I