杨红云，副教授，硕士生导师。主持国家自然科学基金1项、省厅级课题3项，参加完成国家自然科学基金3项，参加完成省部级课题10余项；以第一（通讯）作者发表论文40余篇，其中SCI论文1篇，EI论文2篇，CSCD核心论文12篇；独撰专著1部，参编教材2部。

主要研究方向

    计算机图形、图像以及机器学习在农业领域中的应用

近期科研项目

[1] 主持国家自然科学基金项目：基于机器学习的水稻生长过程建模方法研究，编号：61562039。

[2] 主持省教育厅科技项目：水稻生长信息的计算机视觉获取方法研究，编号：GJJ160374。

近期论文

[1]杨红云等;基于高光谱的水稻叶片氮素营养诊断研究[J],浙江农业学报; 2019, 31(10)：1575-1582.

[2]杨红云等;水稻叶片颜色可视化模拟方法研究 [J].系统仿真学报, 2018,30(08)：2892-2899.

[3]杨红云等.水稻叶片几何参数无损测量方法研究[J]. 江西农业大学学报,020,42(2):407-418

[4]杨红云等.基于图像特征的水稻叶片全氮含量估测模型研[J].浙江农业学报,2020,32( 12) :2232-2243.

[5]杨红云等;基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断研究[J].植物营养与肥料学报, 2019, 25(01)：134-141.

[6]杨红云等，基于支持向量机的水稻叶面积测定[J]江苏农业学报，2018.34(5):1027-1035

[7]杨红云等. RGB 与 HSI 色彩空间下预测叶绿素相对含量的研究[J],浙江农业学报.2018.30(10): 1782-1789

[8]杨红云等;基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统[J].浙江农业学报2019,(06)：996-1004.

[9]杨红云等；基于支持向量机回归预测水稻叶片SPAD值[J].科技通报,2018.34(9):55-60.

[10]杨红云等；基于卷积神经网络和支持向量机的水稻种子图像分类识别.中国粮油学报，2021.04.

[11]杨红云等；基于Android的水稻叶片特征参数测量系统[J].南方农业学报，2019.50(03)：669-676.

[12]孙爱珍; 杨红云*; 何火娇; 基于SPAD值的水稻叶色变化过程可视化模拟[J].计算机工程与应用, 2017,53(11)：233-236.

[13]杨红云等; 基于特征数据的水稻种子分类识别方法，江苏农业学报，2021.02.

[14]杨红云等；基于高光谱和参数优化支持向量机的水稻施氮水平分类研究[J]. 中国土壤与肥料,2020(5):250-257.

[15]杨红云等；基于遗传算法优化的 BP 神经网络进行水稻氮素营养诊断[J] 中国农业科技导报,2020,22( 8):83-92.

[16] Hongyun Yang* ; The Research of SPAD in Rice Leaves Based on Machine Learning, 2019中国自动化大会, 杭州, 2019-11-22至2019-11-24.

[17] Hongyun Yang*;Research on Support Vector Machines Method Modeling for Rice Potassium Nutrition Diagnosis, 2018 International Conference on Mathematics, Modelling, Simulation and Algorithms (MMSA 2018)四川省成都市, 2018-03-25至2018-03-26.

[18]Hongyun Yang*;VIRTUAL RICE LEAF COLOR MODEL DRIVEN BY PIGMENT CONTENT ,Bangladesh J. Bot. 49(3): 845-856, 2020 (September) Special

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