文章分享：Plant Phenomics時間序列助力植物表型研究文章合集

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Plant Phenomics | 植物葉片水分狀況評估新方法：光譜反射率與活體葉綠素熒光比較

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0243‍

Plant Phenomics | 基于注意力機制的深度學習模型在溫室栽培的谷物作物中的高通量穗檢測

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0155

Plant Phenomics | 華中農(nóng)業(yè)大學基于高光譜圖像與機器學習對油菜籽的成熟度進行分類研究

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0139

Plant Phenomics | 北京林業(yè)大學林業(yè)定量遙感團隊開展人工林精細尺度光合有效輻射吸收（APAR）量化研究

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.016‍6

Plant Phenomics | 西北農(nóng)林科技大學基于無人機的時序光譜指數(shù)解析小麥持綠在育種進程中的選擇

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0171‍

Plant Phenomics | AI助力苜蓿根系表型研究，ResNet-18技術(shù)精準解析植物結(jié)構(gòu)

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0251

Plant Phenomics | 美國密蘇里大學聯(lián)合江南大學通過強光下葉綠素a熒光動態(tài)分析揭示植物水分流失新機制

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0151

Plant Phenomics | 加拿大麥吉爾大學聯(lián)合江蘇省農(nóng)科院提出面向真實世界的番茄植株葉片健康和果實監(jiān)測輕量算法

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0174

Plant Phenomics | Point-Line Net：一種自上而下的田間玉米葉脈生長軌跡檢測模型

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0199‍‍

Plant Phenomics | 河北農(nóng)業(yè)大學基于改進Transformer的時間序列進行根系衰老識別

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0159

Plant Phenomics | 中國科學院自動化研究所推動植物功能結(jié)構(gòu)模型GreenLab最新研究進展

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0118

Plant Phenomics | 中科院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所利用多模態(tài)深度學習和動態(tài)系統(tǒng)建�；�于長勢的田間大豆種質(zhì)資源鑒定

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0‍158

Plant Phenomics | 利用無人機獲取的生長動態(tài)在育種田中對雙親雜交甜菜進行高通量產(chǎn)量預測

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.020‍9

Plant Phenomics | 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所基于通用作物生長模型的油菜非葉綠色器官產(chǎn)量估算研究

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0253‍

Plant Phenomics | 基于無人機的數(shù)字化表型分析在評估干豆的相對成熟度、植株數(shù)量和植株高度方面的應用

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0278‍

Plant Phenomics | 葡萄根架構(gòu)分析木本多年生植物研究新視角

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0280‍

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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關(guān)的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2023影響因子為7.6，位于農(nóng)藝學、植物科學、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領(lǐng)軍期刊項目、中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準。
編輯排版：王平、許怡瑤（上海交通大學）
審核：尹歡、孔敏