Plant Phenomics | 基于多源數(shù)據(jù)的水稻抗病性動態(tài)無人機表型分析
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0019
Plant Phenomics | 北京市農(nóng)林科學院提出了玉米雄穗狀態(tài)識別與鑒定的新方案
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0188
Plant Phenomics | 基于無人機遙感與深度學習模型的大豆生物量高通量表型分析:傳統(tǒng)性狀估算與新型潛在特征提取
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0244
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 | 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 | 南農(nóng)農(nóng)學院聯(lián)合前沿交叉研究院提出基于無人機圖像田間小麥生長均勻度的定量化方法
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0191
利用多角度無人機遙感估算小麥葉片氮素積累的植物現(xiàn)象
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0276
Plant Phenomics | PREPs:用于高通量田間植物表型分析的開源軟件
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0221
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;陂L勢的田間大豆種質(zhì)資源鑒定
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0158
Plant Phenomics 精選2024 | 華中農(nóng)業(yè)大學開發(fā)了基于無人機平臺的大田作物表型數(shù)據(jù)提取和分析平臺
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0164
Plant Phenomics | 浙江大學岑海燕教授團隊基于無人機圖像的水稻育種小區(qū)稻穗計數(shù)與穗型分類
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0265
從圖像到位點應用三維深度學習實現(xiàn)小麥多變量和多時相數(shù)字表型分析及氮素利用效率的遺傳定位
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0270
AAUConvNeXt:通過優(yōu)化的深度學習架構(gòu)增強作物倒伏分割
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0182
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 | 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
GSP-AI:利用無人機圖像和氣象數(shù)據(jù)識別小麥關(guān)鍵生長階段及其從營養(yǎng)生長到生殖生長轉(zhuǎn)變的人工智能平臺
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0255
Plant Phenomics | 基于無人機激光掃描技術(shù)探索行列方向與樹冠形態(tài)對火炬松生長的影響
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0264
Plant Phenomics | 從忽視到重視:如何將特定品種的溫度響應納入農(nóng)作物熱時概念
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0185
Plant Phenomics | 通用性空中植物檢測:油菜計數(shù)模型研究
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0268
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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。科睿唯安JCR2022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。
排版:王平、陳新月(浙江大學)
審核:尹歡、孔敏