姓名：张泽 Zhang Ze 性别：男
职称：副教授 Associate Professor 办公室：农科楼 323B Office Room: Main building 323B
mail：zhangze1227@163.com 电话：18095983090
学历学位：博士 Doctor degree 硕/博士生导师：硕士生导师 Master Supervisor
研究方向：作物表型精准监测与智慧农业 Accurate monitoring of crop phenotype and smart agriculture
个人简介
工作简历：张泽(Assoc. Prof. Zhang Ze)：男，籍贯河北，博士，副教授，硕士生导师，自治区“天山英才”青年科技创新人才，兵团青年科技奖获得者、第八师石河子市中青年科技创新领军人才、必赢官网3152学科带头人（A类）、必赢官网优秀青年教师、必赢官网五四青年奖章获得者。于2015年获博士学位，毕业后留校任教。于2023年2月在bwin必赢智慧农业系任职系主任，曾任农学系主任（2019.09-2023.02）。
学术兼职：是新疆兵团农业大数据工程实验室副主任、新疆兵团农业大数据国家地方联合工程研究中心副主任。是《智慧农业导刊》期刊编委，IEEE IES 智慧农林委员会（中国）理事；是Remote SenSing、Frontiers In Plant Science、农业机械学报、作物学报等审稿专家。
科研成果：多年来围绕作物信息技术与精准栽培技术开展研究，针对棉花规模化生产精准技术实际应用中，存在的监测不精确、决策依据不充分、控制不精准及管理效率低等技术薄弱点，构建了棉花全程农情指标精准监测与管控技术创新成果，经中国国际科技促进会评价整体达到国际先进水平。主持国家自然基金、兵团科技攻关等省部级及以上项目9项；相关成果获省部级科研奖励13项。发表论文27余篇，其中以第一或通讯作者在Remote SenSing、Frontiers In Plant Science、Agronomy等发表SCI 15篇。获中国发明专利1项，国际发明专利2项，实用新型专利4项，申请发明专利7项；主编或参编专著8部，获软件著作权9项，获各项科研奖励13项。
一、教学情况
教授课程：
研究生课程：现代农业创新与乡村振兴战略、现代农业发展与实践案例、农业工程与信息技术案例
本科生课程：智慧农业专业导论、智慧农业理论与实践、电子商务、农业信息技术研究法、遥感基础、地理信息系统基础。
教研情况：
必赢官网教改项目，《面向新农科的智慧农业人才创新培养模式探索与实践》，2022，主持
必赢官网教改项目，《新农科背景下智慧农业新思维提升农科人才培养质量的模式研究与实》，2020，成员
2017年，挑战杯二等奖—蚜虫远程检测与快速预警系统，指导教师
2017年，互联网+大赛校级二等奖-蚜虫信息远程检测与快速预警系统，指导教师
2017年，互联网+大赛兵团二等奖-蚜虫信息远程检测与快速预警系统，指导教师
2017年，互联网＋大赛校级二等奖-物联网精准施肥系统，指导教师
2017年，互联网+大赛兵团银奖-物联网精准施肥系统，指导教师
2018年，互联网+大赛校级二等奖-棉田小虫体信息精准检测服务云平台，指导教师
2020年，优秀国创-基于叶绿素荧光的氮素定量反演模型建立研究，指导教师
2020年，优秀SRP—滴灌棉花叶片磷素高光谱估算模型建立研究，指导教师
2020年，兵团“天业杯”创新创业大赛优秀奖，指导教师
2020年，必赢官网“创青春”老员工创业竞赛银奖，指导教师
2020年，必赢官网种艺作品大学一等奖，指导教师
2021年，优秀SRP“基于“图谱"融合的滴灌棉花钾素监测模型研究”，指导教师
2021年，优秀国创“棉花磷素垂直分布特征与敏感光谱指数模型构建研究”，指导教师
2021年，兵团“挑战杯”课外学术科技作品大赛二等奖，指导教师
2021年，必赢官网“挑战杯”课外学术科技作品大赛二等奖，指导教师
2021年，全国“登海杯”种艺作品大赛二等奖，指导教师
2021年，必赢官网“互联网+”老员工创新创业大赛二等奖，指导教师
2021年，必赢官网“互联网+”老员工创新创业大赛二等奖，指导教师
2021年，兵团“互联网+”老员工创新创业大赛二等奖，指导教师
2021年，中国国际“互联网+”老员工创新创业大赛全国总决赛，金奖，指导教师
2021年，研究生电子设计竞赛，指导教师
2022年，中国国际“互联网+”老员工创新创业大赛全国总决赛，金奖，指导教师
2022年，中国国际“互联网+”老员工创新创业大赛全国总决赛，银奖，指导教师
2022年，全国“挑战杯”课外学术科技作品大赛银奖，指导教师
二、科学研究:在研项目及已结题项目
1．国家自然基金项目，基于图谱融合的棉花氮素亏缺早期诊断机理研究”（42061058），2021.01-2024.12
2．兵团重点领域攻关计划，新疆兵团红枣资源分类标准及“一张图”大数据系统研发，2021AB00301，2021.01-2023.12
3．国家重点研发计划，追肥变量施用控制技术与装置”（2017YFD0700503-03），2017.07-2020.12
4．国家数字农业试点项目，兵团国家优质棉数字农业建设试点项目-棉花生产过程管理”（2018NY005），2018.01-2020.12
5．兵团年度重大科技项目需求研究，兵团新型科技创新智库项目，2021.01-2022.12
6．兵团重大科技计划，基于大数据的棉花质量追溯及市场监测系统研发”（2018AA00405），2018.01-2020.12
7．兵团重点领域攻关计划，棉花营养监测与智能诊断关键技术产品及云平台研发应用”（2020AB005），2020.01-2022.12
8．中国博士后科学基金面上项目，基于NNI与高光谱的滴灌棉花氮素快速诊断方法研究”（2017M623282），2017.01-2019.12
9．兵团应用基础研究，滴灌棉花临界氮营养指数的高光谱诊断模型建立研究”（2016AG002），2015.01-2017.12
10．兵团科技型中小企业技术创新计划，基于图像识别的棉蚜灾情预警系统研发及应用”（2015AE005），2015.01-2017.12
11．兵团重大科技计划，新疆兵团棉花生产农业大数据平台集成与应用”（2018AA00407），2018.01-2020.12
12．兵团强青项目，棉花氮营养亏缺早期叶绿素荧光遥感监测技术研究，2022CB002-01，，2022.01-2024.12
13．八师石河子市中青年科技创新领军人才计划项目，棉花营养精准监测技术与产品研发应用”（2020RC03），2020.01-2021.12
14．必赢官网高层次人才科研启动项目，2016.01-2018.12
15．必赢官网科技特派员团队服务项目,‘互联网+农业’科技服务平台建立及应用”，（KTP201716），2017.01-2018.12
16．必赢官网科技创新骨干人才计划，棉花营养早期胁迫叶绿素荧光遥感监测方法研究，2021.01-2022.12
17．必赢官网科技特派员项目，第三师51团棉蚜精准监控技术及系统应用团队服务项目，KJTP202001，，2020.01-2021.12
18．必赢官网科技特派员项目，第三师51团棉花营养智能监测与精准施肥团队服务项目，2022.01-2023.12
19．bwin必赢自主立项，棉花营养早期胁迫叶绿素荧光遥感监测方法研究，2020.01-2022.12
20．必赢官网创新发展专项，基于“图谱”融合的滴灌棉花氮素营养快速诊断技术研发及应用，CXFZ201903，2020.01-2021.12
21．横向课题，第四师68团数字水稻系统平台数据库建设，2021.01-2021.12
22．横向课题，第四师可克达拉市数字农业农业农村系统建设技术咨询，2021.01-2021.12
23．横向课题，第八师第三次全国国土调查耕地质量调查技术服务，2021.01-2022.12
24．横向课题，石河子总场农业综合开发杀虫灯推广应用项目，2017.10-2017.12
25．科协专项，现代农业技术高端前沿继续教育培训项目，2017.10-2017.12
26．横向课题，石总场数字农业农艺调研报告项目，2018.06-2018.12
27．横向课题，新疆生产建设兵团第八师石河子总场数字农业示范项目工艺设计，2017.10-2019.02
28．横向课题，基于LED的绿色蔬菜生产技术体系建立，2018.09-2018.10
29．横向课题，新疆兵团第六师奇台农场马铃薯产业化关键技术集成与示范项目，2017.09-2018.12
三、主要代表性论文：
Early Monitoring of Cotton Verticillium Wilt by Leaf Multiple “Symptom” Characteristics[J]. Remote Sensing, 2022, 14(20): 5241. （通讯作者）
Estimation of Cotton Nitrogen Content Based on Multi-Angle Hyperspectral Data and Machine Learning Models[J]. Remote Sensing, 2023, 15(4): 955. （通讯作者）
Optimization and Validation of Hyperspectral Estimation Capability of Cotton Leaf Nitrogen Based on SPA and RF[J]. Remote Sensing, 2022, 14(20): 5201. （通讯作者）
A study on cotton yield prediction based on the chlorophyll fluorescence parameters of upper leaves. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca, 50(3), 12775. （通讯作者）
Estimation of Nitrogen Content Based on the Hyperspectral Vegetation Indexes of Interannual and Multi-Temporal in Cotton. agronomy.2022,12,1319.中科院二区，IF=3.949（通讯作者）
Estimation of nitrogen in cotton leaves using different hyperspectral region data.Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca.2022,50, 12595.中科院四区，IF=1.487（通讯作者）
Hyperspectral UAV Images at Different Altitudes for Monitoring the Leaf Nitrogen Content in Cotton Crops，remote sensing，2022, 14, 2576.中科院二区，IF=5.349（通讯作者）
Estimation Model of Potassium Content in Cotton Leaves Based on Wavelet Decomposition Spectra and Image Combination Features，Frontiers in Plant Science中科院二区，IF=6.627（通讯作者）
Cotton yield estimation based on vegetation indices and texture features derived from RGB image，Frontiers in Plant Science,2022中科院二区，IF=6.627(通讯作者)
Estimation of Nitrogen Uptake and Utilization Efficiency in Cotton by the Fertilizer-Response Model. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca. 2019中科院四区，IF=1.487（通讯作者）
Estimation of Cotton LeafArea Index (LAI) Based on SpectralTransformation and Vegetation Index.Remote Sens.2022,14, 136.通讯作者（SCI）
基于机器学习的棉花叶面积指数监测，农业工程学报,2021,37(13):152-162.通讯作者（EI）
基于叶片SPAD的棉花氮营养指数估算研究，中国农学通报,2021,37(18):31-37.，通讯作者
Capture of Aphis gossypii Glover (Homoptera: Aphididae) during explosion in a cotton field in response to height and orientation of yellow sticky cards，Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca，2020.48(1):378-387，第一作者（SCI）
Estimation of Nitrogen Uptake and Utilization Efficiency in Cotton by the Fertilizer-Response Model，Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca，2019.09.47(4):1400-1408，通讯作者（SCI）
Definition Management Zones of Drip Irrigation Cotton Field Based on the GIS and RS，Computer and Computing Technologies in Agriculture，检索号：20190306384222，第一作者（EI）
滴灌棉花叶绿素荧光参数与棉花生长指标反演模型研究，干旱地区农业研究，2020（通讯作者）
基于临界氮浓度的滴灌棉花氮素营养诊断模型研究，农业机械学报，2018,49(02):277-283，通讯作者（EI）
基于GIS、RS的滴灌棉田土壤养分精确管理分区研究，农业机械学报，2014,45(07):125-132.通讯作者（EI）
Defining agricultural management zones using GIS techniques case study of drip-irrigated cotton fields，Information Technology Journal，2014 45（7） 125-132.第一作者（EI）
四、著作及专利情况
著作：滴灌水肥一体化精准管理技术研究，东北师范大学出版社，ISBN:9787568153164，主编
著作：数字农业与农业物联网技术研究，东北师范大学出版社，ISBN:9787568126656，主编
著作：滴灌施肥信息化精准管理技术，中国农业出版社，ISBN：ISBN:9787109236950副主编
发明专利授权，2023，一种滴灌棉花氮营养亏损诊断方法及系统，202110425638. X，排名第1
国外发明专利授权，2021年，Method for zone-based management of soil nutrients of cultivated l and based on geographic information system (GIS) and remote sensing (RS)，2020104068，排名第1
国外发明专利授权，2020年，Method for constructing nitrogen nutrition diagnosis model for drip-irrigation cotton, and application thereof，2019/04367，排名第1
发明专利授权，2016年，一种应用在滴灌上的精量控制施肥配肥装置，ZL201210151681.2，排名第3
发明专利授权，2015年，一种活塞密封式滴灌施肥罐，ZL201210203813.1，排名第7
发明专利授权，2015年，滴灌棉田棉蚜快速监测与预警方法，ZL20131048265.1，排名第4
实用新型专利授权，2019年，一种自动伸缩出水桩，ZL201821229567.6，排名第1
实用新型专利授权，2020年，一种温室环境光照智能控制系统，ZL201822227292.9，排名第1
实用新型专利授权，2020年，一种自动补给的植物水培箱，ZL201822227293.3，，排名第1
实用新型专利授权，2020年，一种位置可调的液肥喷施作业辅助装置，ZL201921785938.3，排名第1
实用新型专利授权，2020年，一种多功能开沟施肥装置，ZL201921125806.8，排名第1
五、科研获奖
2022年，棉花规模化生产精准测控关键技术及应用，中国机械工业集团有限公司科学技术奖
2022年，兵团青年科技奖
2023年，棉花生产数字化关键技术及产品研发与示范推广，中国技术市场协会金桥奖
2022年，棉花生产智慧精准管理技术与装备研发应用，大北农科技创新奖，排名第5
2021年，棉花全程作业智能测控技术与装备，农业机械科学技术奖，排名第2
2020年，棉花生产智慧精准管理技术与装备研发规模化应用，兵团科技进步一等奖，排名第4
2019年，棉花生产智慧精准管理技术及产品研发与应用，中国产学研合作创新成果二等奖，排名第5
2018年，一种活塞密封式滴灌施肥罐，兵团科学技术优秀发明专利奖，排名第7
2017年，滴灌小麦养分精准监测与精量控制施肥技术研究与应用，兵团科技进步二等奖，排名第3
2016年，规模化棉花精准生产技术及产品示范与推广，全国农牧渔业丰收奖合作奖（一等奖），排名第5
2015年，棉花生产全程精准管理关键技术及产品研发与应用，中国产学研合作创新成果奖一等奖，排名第5
2013年，棉花高校生产精准技术及产品开发与示范，全国农牧渔业丰收奖农业推广技术成果奖一等奖，排名第7
2013年，滴灌小麦养分需求特性及施肥决策系统建立研究，第六师科技进步奖二等奖，排名第3
六、国际学术交流情况
2021.10，第六届全国成像光谱对地观测学术研讨会，报告
2019.09，第五届全国成像光谱对地观测学术研讨会，报告
2019.06，第十八届中国青年土壤科学工作者暨第十三届中国青年植物营养与肥料科学工作者学术会议，报告
七、公司产品情况
在研人员9人 （硕士生13人）
2020级，杨 秘，作物学
2021级，许 峰，作物学
2021级，王红玉，作物学
2021级，秦诗哲，作物学
2021级，王鹏翔，农业工程与信息技术
2022级，王雪曼，农业工程与信息技术
2022级，任 鸿，农业工程与信息技术
2022级，周泰龙，农业工程与信息技术
2022级，刘前通，农业工程与信息技术
2022级，姚秋双，作物学（博士，第二导师）
2022级，王汇涵，作物学（博士，第二导师）
2022级，马怡茹，作物学（博士，第二导师）
已毕业研究生6人：
2016级，张强，作物学（博士，第二导师）
2018级，马露露，作物学（博士，第二导师）
2019级，陈翔宇，农业工程与信息技术
2020级，哈发都曼，农业工程与信息技术
2020级，周晓婷，作物学
2020级，丁怡人，农业工程与信息技术
2021级，杜怡菲，农业工程与信息技术
2021级，周泽轩，农业工程与信息技术
