本团队长期从事计算机视觉、机器/深度学习、光谱信息处理及大数据、物联网、5G等技术在农业和环境监测上的应用研究。近5年来，立足全国农业灾害监测、茶果品质检测等应用需求，获批主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金3项、安徽省科技重大专项2项；获得安徽省科学技术奖二等奖、河南省科技进步二等奖、河南省科技成果奖等；作为第一/通讯作者在SCI/EI期刊发表高水平学术论文80余篇，授权国家专利30余项，创立公司1家国家高新技术企业“安徽农道智能科技有限公司”。以技术扶贫为切入点，2019-2021年连续到砀山梨生产区进行实地调研，了解安徽特色产业迫切需解决的技术难题。以砀山梨内外部品质无损检测方法为突破口，提出可溶性固状物 快速检测方法；以砀山梨优质生产为突破口，形成卫星遥感、无人机、地面传感网、气象、栽培管理等多技术交叉的研究方案。开发的云上梨园管理助手、砀山梨甜度检测技术已被推广应用。典型案例：（1）针对现代果园智能灌溉调控需求，采用 Pearson 相关分析确定了 RDVI 和 gNDVI 冠层植被指数与根域土壤含水率之间的关系，并采用人工神经网络进行反演分析，解决了郁闭果园土壤含水率难以快速检测的问题；改进提出 CVCRNet 神经网络利用冠层反射率对土壤含水率进行反演分析，解决了郁闭果园土壤含水率难以快速检测的问题；利用植物的落叶特点，进行树木位置信息和结构提取；利用植物的自然生长规律，以骨架结构作为判断标准，叶片水平分割结果进行聚合。解决了郁闭果园无人机图像单木冠层分割的难。（2）项目团队研发了农业气象一体化业务平台，集成了气象数据、墒情数据、田管数据和各类指标模型和算法，实现了省市县三级农业气象数据产品线上制作、发布、共享与试用，提升了农业气象业务支撑能力。（3）项目团队在移动终端开发有专业的人才和丰富的经验，基于深度学习和自然语言处理技术，结合果园果树表型、遥感、墒情、天气、指标模型等农业气象数据集，实现了果树关键农时农事、高影响天气过程、气象灾害监测等服务产品的智能生成，提升农业气象产品供给能力。通过互联网平台对传统种植生产技术进行数字化改造，同时研发推出“云上梨园”小程序，打破传统的果园管理规格，打造高端数字化果园。

本团队长期从事计算机视觉、机器/深度学习、光谱信息处理及大数据、物联网、5G等技术在农业和环境监测上的应用研究。近5年来，立足全国农业灾害监测、茶果品质检测等应用需求，获批主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金3项、安徽省科技重大专项2项；获得安徽省科学技术奖二等奖、河南省科技进步二等奖、河南省科技成果奖等；作为第一/通讯作者在SCI/EI期刊发表高水平学术论文80余篇，授权国家专利30余项，创立公司1家国家高新技术企业“安徽农道智能科技有限公司”。以技术扶贫为切入点，2019-2021年连续到砀山梨生产区进行实地调研，了解安徽特色产业迫切需解决的技术难题。以砀山梨内外部品质无损检测方法为突破口，提出可溶性固状物 快速检测方法；以砀山梨优质生产为突破口，形成卫星遥感、无人机、地面传感网、气象、栽培管理等多技术交叉的研究方案。开发的云上梨园管理助手、砀山梨甜度检测技术已被推广应用。典型案例：（1）针对现代果园智能灌溉调控需求，采用 Pearson 相关分析确定了 RDVI 和 gNDVI 冠层植被指数与根域土壤含水率之间的关系，并采用人工神经网络进行反演分析，解决了郁闭果园土壤含水率难以快速检测的问题；改进提出 CVCRNet 神经网络利用冠层反射率对土壤含水率进行反演分析，解决了郁闭果园土壤含水率难以快速检测的问题；利用植物的落叶特点，进行树木位置信息和结构提取；利用植物的自然生长规律，以骨架结构作为判断标准，叶片水平分割结果进行聚合。解决了郁闭果园无人机图像单木冠层分割的难。（2）项目团队研发了农业气象一体化业务平台，集成了气象数据、墒情数据、田管数据和各类指标模型和算法，实现了省市县三级农业气象数据产品线上制作、发布、共享与试用，提升了农业气象业务支撑能力。（3）项目团队在移动终端开发有专业的人才和丰富的经验，基于深度学习和自然语言处理技术，结合果园果树表型、遥感、墒情、天气、指标模型等农业气象数据集，实现了果树关键农时农事、高影响天气过程、气象灾害监测等服务产品的智能生成，提升农业气象产品供给能力。通过互联网平台对传统种植生产技术进行数字化改造，同时研发推出“云上梨园”小程序，打破传统的果园管理规格，打造高端数字化果园。