陈佳玮，前沿交叉研究院，钟山青年研究员。

邮箱：chenjiawei@njau.edu.cn 办公地点：滨江校区10号楼423

研究领域与方向：作物生理生态、植物表型组学，主要从事小麦等作物的无人机、自主巡测机器人平台等室内外作物根系及地上部形态及生理表型的高通量、多维度、多尺度获取与分析平台研发及其在作物栽培等方向的应用。

教育经历 ：

2019/09—2023/09 南京农业大学， 前沿交叉研究院， 博士

2016/09—2018/06 南京农业大学，工学院， 硕士

工作经历 :

2023/010—至今 南京农业大学，前沿交叉研究院，钟山青年研究员

2018/07—2019/08 南京农业大学，科学研究院，科员

近五年代表性论文（第一作者或通讯作者）：
1. Zhou, H., Li, Q., Qin, B., Min, H., Liang, S., Wang, X., ... & Chen, J. (2025). High-throughput wheat seedling phenotyping via UAV-based semantic segmentation and ground sample distance driven pixel-to-area mapping. Computers and Electronics in Agriculture, 238, 110819.

2. Zhou, H., Zhang, J., Zhou, Q., Wang, X., Min, H., Qin, B., ... & Chen, J. (2025). A 3D point cloud and deep learning based automated process for quantifying multi-scale phenotypes in sliced bread. Food Research International, 116865.

3. Chen, J., Li, Q., & Jiang, D. (2024). From Images to Loci: Applying 3D Deep Learning to Enable Multivariate and Multitemporal Digital Phenotyping and Mapping the Genetics Underlying Nitrogen Use Efficiency in Wheat. Plant Phenomics, 6, 0270.

4. Chen, J., Zhou, J., Li, Q., Li, H., Xia, Y., Jackson, R., ... & Zhou, J. (2023). CropQuant-Air: An AI-powered system to enable phenotypic analysis of yield-and performance-related traits using wheat canopy imagery collected by low-cost drones. Frontiers in plant science, 14, 1219983.

科研项目：

江苏省自然科学基金（青年基金项目），基于动态表型解析的小麦氮素利用效率估测与评价模型， 主持