Fred研究员是农业遥感博士（巴黎第十一大学），法国农业科学院（INRA）研究员。他组建并领导由近20名成员组成的UMT-CAPTE研究团队，指导过40余名博士研究生和博士后，发表论文220篇（H = 47, Web of Science）。他主持了多项欧盟和法国项目：1）开发了多个尺度上（土壤，叶片和冠层）的光传输模型及相关生理生态指标的反演算法；2）开发了多个应用于卫星（CYCLOPES, GEOV1, GEOV2, GEOV3），航空和近距离遥感数据分析的反演算法。此外，他积较参与了卫星产品的验证工作，领导了CEOS/LPV工作组。近年来，他将自己的研究拓展到高通量作物表型和水分胁迫监测，负责法国PHENOME项目表型方法开发。具体而言，就是将物联网、田间机器人和无人机等应用于田间表型监测，并开发相应的与包括水分胁迫数据分析方法；其团队成员在Fred Baret研究员指导下在法国开展田间作物表型研究。开发了基于RGB图像的小麦萌芽期田间密度和分布方式的自动估算方法。开发了小麦三维结构功能模型表型监测模块，可以实现对无人机或田间机器人搭载的RGB，LiDARP或者多光谱监测的模拟。进而，构建了基于小麦结构功能模型监督的表型数据分析框架，并提出了高通量的小麦叶面积指数、冠层结构动态、叶绿素及水分胁迫相关指标等的估算方法。  

    Fred研究员作为法国Hi-phen首席遥感技术顾问，参加了2017年全国植物表型组学研讨会并做了相关报告。

    Hiphen公司开发的6通道多光谱相机是目前较先进的6通道多通道相机，开发了配套软件，可以对6（7）波段组合的绿度指数进行计算测量，给农业、林业遥感领域的科研人员提供了一款易用、专业的遥感6通道相机。

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