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副教授

曹 强

发布人:     发布日期: 2018-08-08    浏览次数:


办公地址（Address）：江苏省南京市卫岗1号南京农业大学生科楼A5009

电话（Office Phone）: +86 25 8439 9050

E-mail: qiangcao@njau.edu.cn

招生专业：

       学博：智慧农业（0901J2）

       学硕：智慧农业（0901J2、0828J2）、作物栽培学与耕作学（090101）

       专硕：农艺与种业（095131）、农业工程与信息技术（095136）

（欢迎具有作物栽培学、植物营养学、遥感或GIS背景的同学报考博士/硕士研究生；欢迎本科生联系导师制、SRT及毕业实习。拟报告同学请通过E-mail咨询相关事宜并附个人简历）

工作经历（Employment）

  • 2023.02-至今：南京农业大学农学院，副教授/博士生导师

  • 2017.12-2023.01：南京农业大学农学院，副教授/硕士生导师

                            （其中，2017.08-2017.12：美国密西根州立大学，访问学者）

  • 2014.06-2017.11：南京农业大学农学院，讲师

教育经历（Education）

  • 2010.09-2014.06：中国农业大学，植物营养学，农学博士，导师：江荣风、Yuxin Miao

  • 2007.09-2010.06：华南农业大学，土壤学，农学硕士，导师：张新明

  • 2003.09-2007.06：河北农业大学，环境科学，理学学士

研究方向（Research Interests）

  • 作物管理知识模型与栽培方案设计

  • 作物生长无损监测与智能诊断决策

  • 农作精准管理分区与精确变量作业

  • 区域氮素管理策略与绿色持续发展

专业服务（Professional Service）

  • 2022.01-至今：中国作物学会智慧农业专业委员会副秘书长

  • Associate Editor of Precision Agriculture (IF5=6.2, Q1). Term Start Date: March 2023.

  • Associate Editor of Agronomy Journal (IF5=2.5, Q2). Term Start Date: 1 Jan 2022. Term End Date: 31 Dec 2024.

  • Guest Editor of Special Issue "Crop stress sensing methods and equipment development" in Smart Agricultural Technology, Deadline for manuscript submission: 31 Dec 2023.

  • Guest Editor of Special Issue "Proximal and Remote Sensing for Precision Crop Management II" in Remote Sensing (IF5=5.6, Q1). Deadline for manuscript submission:  20 Jan 2024.

  • Guest Editor of Special Issue "Proximal and Remote Sensing for Precision Crop Management" in Remote Sensing (IF5=5.6, Q1). Deadline for manuscript submission: 15 Dec 2022.

  • Guest Editor of Special Issue "Intelligent Agriculture: Crop Nutrient Management" in Plants (IF5=4.8, Q1). Deadline for manuscript submissions: 31 May 2023.

  • Precision Agriculture, Field Crops  Research, European Journal of Agronomy, Agronomy Journal, Remote Sensing and Environment, Computer and Electronics in Agriculture, Plant Phenomics等期刊审稿人

奖励荣誉（Awards and Honors）

  • 农业农村部2019-2021年度全国农牧渔业丰收奖农业技术推广成果一等奖-稻麦生长指标光谱监测与精确施肥技术的集成推广（4/25），2022

  • 农业农村部神农中华农业科技奖优秀创新团队-南京农业大学智慧农业创新团队（12/18），2021

  • 第十五届全国大学生创新创业年会“优秀指导教师”，2023

  • 江苏省优秀学术学位硕士学位论文指导教师，2023

  • 江苏高校"青蓝工程"优秀骨干教师，2022

  • 江苏省科技副总，2022

  • 南京农业大学年度考核优秀个人，2023，2022，2021，2016

  • 南京农业大学第十八届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛“优秀指导教师”，2023

  • 南京农业大学微课教学比赛三等奖，2023

  • 南京农业大学研究生教育“优秀导师团队”-农学院智慧农业创新导师团队（7/7），2023

  • 南京农业大学优秀工会工作者，2023

  • 南京农业大学工会工作积极分子，2022，2021，2020，2019

  • 南京农业大学第四届“钟山学者”学术新秀，2019-2022

  • 南京农业大学优秀学生教育管理工作者，2017

  • 南京农业大学农学院英才奖励基金-优秀教师，2024

  • 南京农业大学农学院英才奖励基金-优秀班主任，2018

  • 南京农业大学农学院青年教师授课比赛二等奖，2019，2016，2015

教学经历（Teaching Experience）

  • 本科生课程：信息农业技术、信息农业技术实验、专业文献阅读与应用文写作、农业遥感原理与技术、仪器使用原理与技术、作物栽培学与耕作学实习

  • 研究生课程：精确农业（双语）、智慧农业研究法、农业遥感原理与技术(全英)、高级作物信息学

科研项目（Research Projects）

  • 国家自然科学基金面上项目，32371997，小麦临界氮稀释对水氮互作效应的响应机制与区域尺度模型构建，2024/01-2027/12，50万元，在研，主持；

  • 国家自然科学基金青年科学基金项目，31601222，基于时序植被指数的小麦氮素营养诊断模型研究，2017/01-2019/12，19万元，结题，主持；

  • 国家重点研发计划项目“小麦生产全程无人化作业技术装备创制与应用”，2022YFD2001501，课题1：小麦无人农场信息感知与生产决策，任务“小麦肥药处方智能决策系统”，2022/11-2027/05，150万元，在研，子任务主持；

  • 国家重点研发计划项目“中低产田作物耐瘠抗逆品种精准鉴定与综合利用”，2022YFD1900703，课题3：抗旱节水作物品种精准鉴定与综合利用，任务“基于无人机遥感的小麦抗旱节水表型特征高通量测量技术”，2022/11-2025/12，45万元，在研，子任务主持；

  • 国家重点研发计划“粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术”，2016YFD0300608，课题8：作物生长监测诊断与精确栽培技术在长江中下游稻麦主产区的示范应用，2016/01-2021/06，850万元，结题，参加（全面负责）；

  • 国家重点研发计划“地面与航空高工效施药技术及智能化装备”，2016YFD0200702，课题2：研发与完善农业航空植保智能化装备关键部件，子课题8：作物病害光谱监测系统，2016/01-2021/06，100万元，结题，子课题主持；

  • 江苏省重点研发计划（现代农业）“智慧稻麦无人农场的构建与示范应用”，BE2021308，课题2：稻麦智慧生产管理处方精确设计及工程应用，2021/07-2023/06，50万元，在研，主持；

  • 江苏省2022年稻麦轮作“无人化农场”集成示范项目，NJ2022-56，2022/06-2023/06，20万元，在研，子任务主持；

  • 江苏省基础研究计划（自然科学基金）——青年基金项目，BK20150663，基于无人机遥感的水稻氮素营养无损监测研究，2015/07-2018/06，20万元，结题，主持；

  • 南京农业大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（西藏联合项目），KYYZ2022002，基于数据驱动的西藏特色农作物产量监测预测，2022/01-2022/12，5万元，在研，主持；

  • 南京农业大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（国青项目配套），KJQN201725，基于时序植被指数的小麦氮素营养诊断模型研究，2017/01-2019/12，10万元，结题，主持；

  • 南京农业大学中央高校基本科研业务费专项资金项目，KYZ201502，基于冠层传感器的水稻中后期氮肥精确推荐方法研究，2015/01-2017/12，20万元，结题，主持。

论文（Publications）

  • Ruan, G., Cammarano, D., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2024.Investigating data-driven approaches to optimize nitrogen recommendations for winter wheat. Computers and Electronics in Agriculture, 220, 108857. Doi: 10.1016/j.compag.2024.108857 (IF5=8.3, Q1)

  • Li, Y., Miao, Y., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2024. Sustainability assessment of nitrogen nutrition index based topdressing nitrogen application. Field Crops Research, 307, 109260. Doi: 10.1016/j.fcr.2024.109260 (IF5=6.9, Q1)

  • Chen, P.#, Li, Y.#, Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y, Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Improving yield prediction based on spatio-temporal deep learning approaches for winter wheat: A case study in Jiangsu Province, China. Computers and Electronics in Agriculture, 213, 108201. Doi: 10.1016/j.compag.2023.108201 (IF5=8.3, Q1)

  • Liu, Z., Wang, Y., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Developing a nitrogen application estimation model for diverse wheat fields: A user-friendly approach for smallholder nitrogen fertilizer recommendations. European Journal of Agronomy, 151, 126984. Doi: 10.1016/j.eja.2023.126984 (IF5=5.9, Q1)

  • Ruan, G., Schmidhalter, U., Yuan, F., Cammarano, D., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Exploring the transferability of wheat nitrogen status estimation with multisource data and Evolutionary Algorithm-Deep Learning (EA-DL) framework. European Journal of Agronomy, 143, 126727. Doi: 10.1016/j.eja.2022.126727 (IF5=5.9, Q1)

  • Li, Y., Cammarano, D., Yuan, F., Khosla, R., Mandal, D., Fan, M., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. A novel method for optimizing regional-scale management zones based on a sustainable environmental index. Precision Agriculture. Doi: 10.1007/s11119-023-10067-z (IF5=6.2, Q1)

  • Zhuang, T., Zhang Y., Li, D., Schmidhalter, U., Ata-UI-Karim, S. T., Cheng, T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Coupling continuous wavelet transform with machine learning to improve water status prediction in winter wheat. Precision Agriculture. Doi: 10.1007/s11119-023-10036-6 (IF5=6.2, Q1)

  • Yao, B.#, Ata-UI-Karim, S. T.#, Li, Y., Ye, T., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, Tang, L.*, 2023. Plant nitrogen status at phenological stages can well estimate wheat yield and its components. Field Crops Research, 297, 108950. Doi: 10.1016/j.fcr.2023.108950 (IF5=6.9, Q1)

  • Wang, Y.#, Yuan, Y.#, Yuan, F., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Evaluation of variable application rate of fertilizers based on site-specific management zones for winter wheat in small-scale farming. Agronomy, 13(11), 2812. Doi: 10.3390/agronomy13112812 (IF5=4.0, Q1)

  • Song, Y.#, Zheng, X.#, Chen, X.#, Xu, Q., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2023. Improving the prediction of grain protein content in winter wheat at country level with multisource data: A case study in Jiangsu Province of China. Agronomy, 13(10), 2577. Doi: 10.3390/agronomy13102577 (IF5=4.0, Q1)

  • Shi, B., Yuan, Y., Zhuang, T., Xu, X., Schmidhalter, U., Ata-UI-Karim, S. T., Zhao, B., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2022. Improving water status prediction of winter wheat using multi-source data with machine learning. European Journal of Agronomy, 139, 126548. Doi: 10.1016/j.eja.2022.126548 (IF5=5.9, Q1)

  • Li, X.#, Ata-UI-Karim, S. T.#, Li, Y., Yuan, F., Miao, Y., Yoichiro K., Cheng, T., Tang, L., Tian, X., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2022. Advances in the estimations and applications of critical nitrogen dilution curve and nitrogen nutrition index of major cereal crops. A review. Computers and Electronics in Agriculture, 197, 106998. Doi: 10.1016/j.compag.2022.106998 (IF5=8.3, Q1)

  • Ruan, G., Li, X., Yuan, F., Cammarano, D., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2022. Improving wheat yield prediction integrating proximal sensing and weather data with machine learning. Computers and Electronics in Agriculture, 195, 106852. Doi: 10.1016/j.compag.2022.106852 (IF5=8.3, Q1)

  • Li, Y., Miao, Y., Zhang, J., Cammarano, D., Li, S., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W.*, Cao, Q.*, 2022. Improving estimation of winter wheat nitrogen status using random forest by integrating multi-source data across different agro-ecological zones. Frontiers in Plant Science, 13, 890892. Doi: 10.3389/fpls.2022.890892 (IF5=6.8, Q1)

  • Yuan, Y., Miao, Y., Yuan, F., Ata-UI-Karim, S. T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2022. Delineating soil nutrient management zone based on optimal sampling interval in medium- and small-scale intensive farming systems. Precision Agriculture, 23: 538-558. Doi: 10.1007/s11119-021-09848-1 (IF5=6.2, Q1)

  • Yuan, Y., Shi, B., Yost, R., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2022. Optimization of management zone delineation for precision crop management in an intensive farming system. Plants, 11(19), 2611. Doi: 10.3390/plants11192611 (IF5=4.8, Q1)

  • Li, S., Yuan, F., Ata-UI-Karim, S. T., Zheng, H., Cheng, T., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2019. Combining color indices and textures of UAV-based digital imagery for rice LAI estimation. Remote Sensing, 11(15), 1763. Doi: 10.3390/rs11151763 (IF5=5.6, Q1)

  • Li, S., Ding, X., Kuang, Q., Ata-UI-Karim, S. T., Cheng, T., Liu., X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., Cao, Q.*, 2018. Potential of UAV-based active sensing for monitoring rice leaf nitrogen status. Frontiers in Plant Science, 9: 1834. Doi: 10.3389/fpls.2018.01834 (IF5=6.8, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Shen, J., Yuan, F., Cheng, S., Cui, Z., 2018. Evaluating two Crop Circle active canopy sensors for in-season diagnosis of winter wheat nitrogen status. Agronomy, 8(10), 201. Doi: 10.3390/agronomy 8100201 (IF5=4.0, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Feng, G., Gao, X., Liu, B., Liu, Y., Li, F., Khosla, R., Mulla, D.J., Zhang, F., 2017. Improving nitrogen use efficiency with minimal environmental risks using an active canopy sensor in a wheat-maize cropping system. Field Crops Research, 214: 365-372. Doi: 10.1016/j.fcr.2017.09.033 (IF5=6.9, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Li, F., Lu, D., Gao, X., Liu, B., Chen, X., 2017. Developing a new Crop Circle active canopy sensor - based precision nitrogen management strategy for winter wheat in North China Plain. Precision Agriculture, 18: 2-18. Doi: 10.1007/s11119-016-9456-7 (IF5=6.2, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Shen, J., Yu, W., Yuan, F., Cheng, S., Huang, S., Wang, H., Jiang, R., Yang, W., Li H., 2016. Improving in-season estimation of rice yield potential and responsiveness to topdressing nitrogen application with Crop Circle active crop canopy sensor. Precision Agriculture, 17(2): 136-154. Doi: 10.1007/s11119-015-9412-y (IF5=6.2, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Feng, G., Gao, X., Li, F., Liu B., Yue, S., Cheng, S., Ustin, S., Khosla, R., 2015. Active canopy sensing of winter wheat nitrogen status: an evaluation of two sensor systems. Computers and Electronics in Agriculture, 112: 54-67. Doi: 10.1016/j.compag.2014.08.012 (IF5=8.3, Q1)

  • Cao, Q., Miao, Y.*, Wang, H., Huang, S., Cheng, S., Khosla, R., Jiang, R., 2013. Non-destructive estimation of rice plant nitrogen status with Crop Circle multispectral active canopy sensor. Field Crops Research, 154: 133-144. Doi: 10.1016/j.fcr.2013.08.005 (IF5=6.9, Q1)

  • Cao, Q., Cui, Z., Chen, X., Khosla, R., Dao, T. H., Miao, Y.*, 2012.Quantifying spatial variability of indigenous nitrogen supply for precision nitrogen management in small scale farming. Precision Agriculture, 13: 45-61. Doi: 10.1007/s11119-011-9244-3 (IF5=6.2, Q1)

  • 李鑫格, 高杨, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2022. 播期播量及施氮量对冬小麦生长及光谱指标的影响. 作物学报, 48(4), 975-987. Doi: 10.3724/SP.J.1006.2022.11033

  • 李鑫格, 项方林, 吴思雨, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2022. 基于植被指数时序动态的冬小麦氮素营养诊断方法. 麦类作物学报, 42(1), 109-119. Doi: 10.7606/j.issn.1009-1041.2022.01.13

  • 史博, 马祖凯, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2022. 小麦植株水分状况遥感监测研究进展与展望. 麦类作物学报, 42(4), 495-503. Doi: 10.7606/j.issn.1009-1041.2022.04.13

  • 项方林, 李鑫格, 马吉锋, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2020. 基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测. 中国农业科学, 53(18), 3679-3692. Doi: 10.3864/j.issn. 0578-1752.2020.18.005

  • 杜宇笑, 李鑫格, 张羽, 程涛, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2020. 不同产量水平稻茬小麦氮素营养指标特征. 植物营养与肥料学报, 26(8), 1420-1429. Doi: 10.11674/zwyf.19498

  • 杜宇笑, 李鑫格, 王雪, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2020. 不同产量水平稻茬小麦氮素需求特征研究. 作物学报, 46(11), 1780-1789. Doi: 10.3724/SP.J.1006.2020.01027

  • 曹强, 田兴帅, 马吉锋, 姚霞, 刘小军, 田永超, 曹卫星, 朱艳*, 2020. 中国三大粮食作物临界氮浓度稀释曲线研究进展. 南京农业大学学报, 43(3), 392-402. Doi: 10.7685/jnau.201907005

  • 田兴帅, 李松阳, 张羽, 刘小军, 田永超, 朱艳, 曹卫星, 曹强*, 2019. 基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究. 麦类作物学报, 39(9), 1112-1120. Doi: 10.7606/j.issn.1009-1041.2019.09.12

专著（Book Chapters）

  • 曹卫星, 程涛, 朱艳, 姚霞, 倪军, 田永超, 刘小军, 汤亮, 曹强, 张小虎, 邱小雷, 郑恒彪. 作物生长光谱监测. 北京: 科学出版社. 2020

专利（Patents）

  • 曹强, 史博, 曹卫星, 朱艳, 田永超, 刘小军, 张小虎. 一种基于数据融合的冬小麦水分状况监测方法. 专利申请号: 202210616907.5, 申请日期: 2022-06-02.

  • 曹强, 李松阳, 刘小军, 程涛, 田永超, 朱艳, 曹卫星. 一种基于无人机载主动冠层传感器的水稻氮素营养监测方法. 专利申请号: 201811067606.1, 申请日期: 2018-09-18.

研究生培养

博士

  • 刘紫阳, 2021.9-2027.6, 硕博连读, 农学院, 作物栽培学与耕作学, 

  • 李    玥, 2021.9-2025.6, 学博, 农学院, 农业信息学

硕士

  • 陈雄海, 2023.9-2026.6, 学硕, 农学院, 智慧农业, 

  • 李欣雨, 2023.9-2026.6, 学硕, 密西根学院, 农业信息学

  • 王    倩, 2023.9-2026.6, 专硕, 农学院, 农艺与种业

  • 叶雨茹, 2022.9-2025.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学,

  • 刘    旭, 2022.9-2025.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学,

  • 王悦帆, 2022.9-2025.6, 学硕, 密西根学院, 农业信息学

  • 庄亭暄, 2021.9-2024.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学, （国家奖学金（2023））

  • 阮国杰, 2020.9-2023.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学, 基于多源信息融合的冬小麦氮肥智能推荐算法研究（国家奖学金（2022）, 优秀毕业研究生）

  • 刘雪琴, 2020.9-2023.6, 学硕, 农学院, 农业信息学, 基于Meta分析的中国小麦区域优化施氮量及其环境影响效应

  • 邱丽欣, 2021.9-2023.6, 专硕, 农学院, 农艺与种业, 基于手机图像的小麦苗情分类算法及系统构建

  • 袁逸帆, 2019.9-2022.6, 学硕, 农学院, 农业信息学, 基于多源信息的精准管理分区与冬小麦变量施肥研究（国家奖学金（2021）, 优秀毕业研究生, 校级优秀硕士论文）

  • 史    博, 2019.9-2022.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学,冬小麦水分指标动态变化特征及监测模型构建（优秀毕业研究生, 校级优秀硕士论文, 省级优秀硕士论文（2023））

  • 李怀民, 2019.9-2022.6, 学硕, 农学院, 农业信息学, 基于冠层结构信息耦合的小麦氮素光谱监测研究（国家奖学金（2020）, 校长奖学金（2022）, 优秀毕业研究生）

  • 汤颖辉, 2020.9-2022.6, 专硕, 农学院, 农艺与种业, 小麦出苗质量快速监测技术及系统构建

  • 李鑫格, 2018.9-2021.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学, 不同播期播量下冬小麦冠层植被指数时序动态及氮素营养诊断研究（优秀毕业研究生）

  • 杜宇笑, 2018.9-2020.6, 专硕, 农学院, 农艺与种业, 不同产量水平稻茬小麦氮素需求规律及诊断指标研究（优秀毕业研究生, 校级优秀专业硕士论文）

  • 项方林, 2017.9-2020.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学, 基于时序指数的小麦氮素营养指标及产量预测模型研究（优秀毕业研究生）

  • 李松阳, 2016.9-2019.6, 学硕, 农学院, 作物栽培学与耕作学, 基于低空无人机平台的水稻生长指标遥感监测研究（国家奖学金（2018）, 优秀毕业研究生, 校级优秀硕士论文）

    更新于2024年2月26日

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