个人简介：
曹英丽，女，1977年11月生，博士，教授，博士生导师，国家数字农业创新中心（东北）副主任，辽宁省农业科技创新团队首席专家助理。长期从事农业信息化与电力信息化领域研究工作，聚焦无人机低空遥感作物信息感知与处理、农作物病害智能监测与评估管理、面向智慧农业的数据中台关键技术、新型配电网信息化、智能控制与优化运行等研究。担任《农业工程学报》、《农业机械学报》、《Computers and Electronics in Agriculture》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》等期刊审稿人。
研究方向：
信号分析与处理、农业定量遥感及精准农业应用
联系方式：
信息与电气工程学院417，Email：caoyingli@syau.edu.cn，电话：13889270306
主讲课程：
1. 《信号与系统》（校级精品课）
2. 《应用数理统计与随机过程》（硕士研究生课程）
3. 《农业工程与信息技术》（硕士研究生课程）
教学项目：
1.教育部产学合作协同育人项目，面向农业信息化人才高阶学习能力培养的电学科课程改革研究（220706353083451），主持。
2.教育部产学合作协同育人项目，面向智慧农业深度学习与机器视觉师资培训（202102010009），主持。
3.校教学研究项目，基础与专业深度融合的一体化OBE人才培养模式研究与实践（2021-06），主持。
4. 新工科背景下《应用数理统计与随机过程》案例课程建设与实践，2020-2022，校级研究生教学立项，主持。
5. 卓越农林人才培养背景下教学科研互动促进教学的模式研究，校教育教学改革研究课题，2018-2020，主持。
6. 信号与系统课程质量标准，校教育教学改革研究课题，2018-2020，主持。
教学成果与奖励：
1. 2020年，教学成果“新农科背景下农用无人机实用人才培养模式的研究与实践” 辽宁省普通高等教育教学成果三等奖，主持。
2. 2019年，开发的《周期信号的傅里叶级数表示》荣获辽宁省第二十三届教育教学信息化大赛高等教育组微课类二等奖。
3. 2019年，指导学生荣获“中联重科”杯第五届全国大学生智能农业装备创新大赛一等奖，作品“除草机器人”。
4. 2018年，教学成果“农业院校信息技术人才创新实践能力培养模式的研究与实践” 辽宁省普通高等教育教学成果二等奖，第四参加人。
5. 2018年，指导学生荣获辽宁省“TI杯”普通高等学校本科大学生电子设计竞赛 三等奖。
6. 2018年，指导学生荣获全国大学生智能农业装备创新大赛二等奖“便携式农作物茎秆强度测试仪”。
教学论文：
1. 曹英丽; 许童羽; 郑伟; 姚萍; 于丰华. 卓越农林人才培养背景下教学科研互动促进教学模式探讨[J]. 农业科技与装备,2020-09-20.
2. 许童羽; 曹英丽; 郑伟; 姚萍; 于丰华. 案例教学在电子信息工程专业科技实习中的应用研究[J]. 高等农业教育, 2019(06),2019-12-15.
3. 曹英丽,于丰华,郑伟,姚萍.信号分析与处理教学案例设计-光伏系统谐波监测与效率分析[J].农业科技与装备，2018,(01):36-38.
4. 曹英丽, 许童羽,李征明,郑伟,王立地. 农业院校电子信息工程专业创新创业教育改革模式[J]. 高等农业教育,2017,(03):51-53, 权威, 沈阳农业大学.
5. 曹英丽,许童羽,陈春玲,杜梦媛. 双音多频信号检测教学案例设计[J]. 教育教学论坛,2017,(05):221-223.
主持科研项目：
1. 辽宁省教育厅重点攻关项目“面向无人机精准作业的稻田杂草感知关键技术研究”（JYTZD2023123），2023.12.01-2025.11.30。
2. 辽宁省重点研发计划项目“面向智慧农业的数据中台关键技术研究与示范”（2020JH2/10200038）2020.05.01-2023.04.30。
3. 国家十三五重点研发计划“辽宁春玉米粳稻密植抗逆丰产增效关键技术研究与示范（2017YFD0300700）” 子课题“水稻氮肥高效利用关键技术研究”，2017.01-2020.12。
4. 国家十三五重点研发计划“地面与航空高功效施药技术及智能化装备”（2016YFD0200700）-子课题“农业航空植保智能化装备关键部件研发与完善”，2016.01-2020.12。
5. 辽宁省教育厅课题重点项目“基于无人机低空遥感的水稻氮素时空反演方法研究”（LSNZD201605），2016.01-2019.12。
科研论文：
1. Yang, Lulu, Fuxu Guo, Hongze Zhang, Yingli Cao*, and Shuai Feng. Research on Lightweight Rice False Smut Disease Identification Method Based on Improved YOLOv8n Model[J]. Agronomy, 2024. 14, no. 9: 1934.
2. Xuelei. Liu, Ziqi. Ma, Hanrui. Guo, Yedong. Xu and Yingli Cao*, Short-term power load forecasting based on DE-IHHO optimized BiLSTM[J]. IEEE Access, 2024, 3437247.
3. 曹英丽, 赵雨薇, 杨璐璐, 李静, 秦列列. 基于改进DeepLabv3+的水稻田间杂草识别方法[J]. 农业机械学报, 2023, 54 (12): 242-252.
4. 江凯伦,安吉庆,赵雨薇,罗俊盈,曹英丽*.采用RNCA-PSO-ELM的水稻叶绿素光谱特征分析与反演[J]. 农业工程学报,2022,38(08):178-186.
5. 周新茂,郑焮元,于正鑫,王笑伟, 曹英丽*.基于相似日理论和LCSSA-BP的短期光伏发电功率预测[J].电网与清洁能源,2022,38(11):88-97.
6. 管宽岐,蔺雨桐,赵雨薇,秦列列,张楠楠, 曹英丽*.基于深度学习的航拍光伏板红外图像热斑检测方法研究[J].电子测量技术,2022,45(22):75-81.
7. 曹英丽,肖文,刘亚帝,江凯伦,郭宝赢,于丰华.高光谱数据降维与水稻氮素含量解析方法[J].沈阳农业大学学报,2021,52(01):109-115.
8. 曹英丽,林明童,郭忠辉,肖文,马殿荣,许童羽.基于Lab颜色空间的非监督GMM水稻无人机图像分割[J].农业机械学报,2021,52(01):162-169.
9. 肖文, 曹英丽*,冯帅,刘亚帝,江凯伦,于正鑫,闫丽.基于分窗Gram-Schmidt变换和PSO-SVR算法的水稻纹枯病病情指数检测[J].光谱学与光谱分析,2021,41(07):2181-2187.
10. Yingli Cao, Fenghua Yu, Tongyu Xu, Wen Du, Zhonghui Guo, Haiyan Zhang. Effects of plant protection UAV-based spraying on the vertical distribution of droplet deposition on Japonica rice plants in Northeast China[J]. Int J Agric & Biol Eng, 2021; 14(5): 27–34.
11. 曹英丽,江凯伦,刘亚帝,于正鑫,肖文,于丰华.基于高光谱红边位置提取的水稻叶绿素反演研究[J].沈阳农业大学学报,2021,52(06):718-728.
12. 曹英丽,江凯伦,于正鑫,肖文,刘亚帝.基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病检测识别[J].沈阳农业大学学报,2020,51(05):568-575.
13. Hayat, Md Abul; Wu, Jingxian; Cao, Yingli*. Unsupervised Bayesian learning for rice panicle segmentation with UAV images[J]. PLANT METHODS 2020,16(1).
14. 曹英丽,刘亚帝,马殿荣,李昂,许童羽*.基于最优子集选择的水稻穗无人机图像分割方法[J].农业机械学报,2020,51(08):171-177+188
15. 冯帅,曹英丽*,许童羽,于丰华,陈春玲,赵冬雪,金彦.高光谱和NSGA2-ELM算法的粳稻叶片氮素含量反演[J].光谱学与光谱分析,2020,40(08):2584-2591.
16.Cao Yingli, Jiang Kailun, Wu Jingxian. Tongyu Xu*. Inversion modeling of japonica rice canopy chlorophyll content with UAV hyperspectral remote sensing[J]. PLOS ONE. 2020,15.
授权发明专利：
1. 曹英丽，管宽岐. 一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑检测方法及装置[P]. 辽宁省: CN202210587259.5, 2024-06-18
2. 许童羽;于丰华;曹英丽;王定康;杜文;郭忠辉. 基于高光谱遥感处方图的水稻农用无人机精准追肥方法[P].辽宁省: CN202010505937.X, 2022-07-29
