孙通，博士，副教授，硕士生导师。2006年7毕业于浙江大学生物系统机电工程专业，获学士学位；2010年，赴日本京都大学农产加工实验室联合培养；2011年6月毕业于浙江大学农业工程专业，获工学博士学位。中国农业工程学会青委会委员，《林业机械与木工设备》编委，杭州市科技创新协作员(工业科技特派员)。
主要从事农林产品/食品品质与安全的光谱快速无损检测研究及装备开发。目前，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、留学人员择优资助项目、省自然科学基金、省重点研发计划子课题等各类项目10余项。以第一或通讯作者发表论文70余篇，SCI收录论文40余篇，以第一发明人授权专利26项，其中发明专利11项。研究成果获省科技发明二等奖及省农业科教突出贡献奖各1项。《近红外光谱技术实战宝典》丛书编委。
主要的科研项目：
[1]国家重点研发计划课题：“禽蛋大型高通量智能高效产地处理成套装备研制与示范应用”，2024~2027年，1090万，主持。
[2]国家自然科学（青年）基金：“食用植物油中农药残留及苯并(a)芘含量的共线双脉冲LIBS快速定量检测方法研究”，2015~2017年，25万，主持。
[3]浙江农林大学基本业务费交叉学科创新团队培育专项：“基于高光谱技术的特色林产品质量快速无损检测及智能装备研究”，2022~2024年，50万，主持。
[4]省科技厅“尖兵”“领雁”项目子课题：“粮食入库快速质量检测技术与装备研究”。2022~2024年，30万，子课题负责人。
[5]省自然科学基金面上项目：“食用油中典型增塑剂含量的表面增强拉曼光谱快速定量检测方法研究”，2018~2021年，6万，主持。
[6]省自然科学基金面上项目：“食用植物油中反式脂肪酸含量的激光拉曼光谱快速定量检测方法研究”，2015~2017年，5万主持。
[8]省自然科学基金青年项目：“食用植物油中有害重金属元素的激光诱导击穿光谱快速定量检测研究”，2013~2015年，2万，主持。
[8]人事部留学人员科技活动项目：“基于近红外光谱的江西特色果品糖度模型优化研究”，2012~2013年，3万，主持。
[9]省教育厅科技重点项目：“水果内部糖度智能化实时检测装置研究与开发”，2012~2013年，7万，主持。
代表性论文：
[1] Detection of thiram residues on apple surface by surface enhanced Raman spectroscopy with modified paper substrate[J]. Food Chemistry, 2025, 491: 145302. (通讯作者，中科院1区TOP)
[2] Discrimination of black Torreya grandis kernels based on explainable features and visible/near-infrared information fusion[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2025, 146: 107970. (通讯作者，中科院2区TOP)
[3] Rapid and nondestructive detection of black spot defects in pecans based on near-infrared spectroscopy and different modeling strategies[J]. Microchemical Journal, 2025, 215: 114161. (通讯作者，中科院2区)
[4] Rapid and non-destructive detection of wood density based on NIR hyperspectral imaging technology and moisture correction methods[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2025, 341: 126410. (通讯作者，中科院2区)
[5] Rapid and nondestructive detection of hollow defects in pecan nuts based on near-infrared spectroscopy and voting method[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2025, 141: 107381. (通讯作者，中科院2区TOP)
[6] Effect of light source spot diameter on near-infrared detection of mildly moldy core in apples[J]. Food Control, 2025, 171: 111139. (通讯作者，中科院1区TOP)
[7] Improving the accuracy of NIR detection of moldy core in apples using different diameter correction methods[J]. Postharvest Biology and Technology, 2025, 219: 113279. (通讯作者，中科院1区TOP)
[8] Optimization of applee moldy core disease model by fusion of total soluble solids and titratable acidity with NIRS[J]. Microchemical Journal, 2025, 217: 115065. (第一作者，中科院2区)
[9] Detection of tea seed oil adulteration based on near-infrared and Raman spectra information fusion[J]. LWT - Food Science and Technology, 2024, 213: 117064. (通讯作者，中科院1区TOP)
[10] Discrimination of tea seed oil adulteration based on near-infrared spectroscopy and combined preprocessing method[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2024, 134: 106560. (通讯作者，中科院2区TOP)
[11] Influence of Lighting Pattern and Sample Positioning on Detection of Moldy Core Disease in Apples by NIR Spectroscopy[J]. Food and Bioprocess Technology, 2024, 17: 5221-5241. (通讯作者，中科院2区TOP)
[12] Non-destructive detection of moisture and fatty acid content in rice using hyperspectral imaging and chemometrics[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2023, 121: 105397. (通讯作者，中科院2区TOP)
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