欢迎您来到博普特科技官方网站!

土壤仪器电话

010-82794912

品质至上,客户至上,您的满意就是我们的目标

技术文章

当前位置:  首页 > 技术文章

Plant Phenomics | 光谱表型文章合集

发表时间:2024-02-23 10:56:58点击:245

来源:植物表型组学

分享:

1708656280714948.png

点击标题查看文章介绍

点击下载所有文章PDF文章

Plant Phenomics | 多源波谱成像技术融合深度学习的棉苗盐胁迫诊断方法研究

1708656302301003.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0125

Plant Phenomics | 东北农业大学基于深度学习的轻量化水稻秧苗分割模型

1708656324301958.png


https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0123

可见光/近红外光谱和高光谱成像在高通量植物重金属胁迫表型分析中的应用研究进展

1708656344623981.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0124

Plant Phenomics | 使基因型变异可见:苏格兰松幼苗的高光谱表型

1708656369257775.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0111

Plant Phenomics | 利用无人机量化玉米-大豆间作系统的累积遮阳能力



1708656385677048.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0095

Plant Phenomics | 南京农业大学基于WheatNet的灌浆期和成熟期麦穗定向检测

1708656404812313.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0109

Plant Phenomics | ExtSpecR:无人机与R语言联手,树木光谱分析更简单

1708656429905856.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0103

Plant Phenomics | Panicle-Cloud: 一种基于开放式人工智能的稻穗云计算平台

1708656490294429.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0105

Plant Phenomics | SPSI:抽穗前估测冬小麦穗数的新型复合指数

1708656521203861.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0087

Plant Phenomics | 一种利用光谱表型分析技术鉴别转基因水稻种子的简明级联方法

1708656616821028.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0071

Plant Phenomics | 绿色植物Phedimus spp.春季外观的多光谱表型和遗传分析

1708656637473215.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0063

Plant Phenomics | 结合高分辨率影像、深度学习和动态建模分离小麦冠层的疾病和衰老

1708656684988865.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0053

Plant Phenomics | 使用无人机图像和光合积累模型估算水稻地上生物量

1708656735916161.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0056

Plant Phenomics 精选2023 | 多源数据融合提升田间高通量表型平台下玉米时序表型解析精度

1708656867484754.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0043

Plant Phenomics | 浙江大学发现一种融合快照光谱图像和RGB-D图像生成高质量三维多光谱植物点云的新方法

1708656911772820.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0040

Plant Phenomics |无人机遥感监测助力优化湿地松遗传育种策略

1708656932668764.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0028

Plant Phenomics | 中国海洋大学藻类遗传学与育种研究团队构建大型海藻高通量表型组技术

1708656961314710.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0012

Plant Phenomics | 激光雷达能够高效地描述葡萄的生长情况和检测相关遗传位点

1708656979389946.png

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0116

加入作者交流群

扫码添加小编微信,拉您进入《植物表型组学》作者交流群,群内不定期开展作者分享会、专刊发布会等高质量活动。

1708656998549167.png

添加小编微信,备注姓名+单位+PP,加入作者交流群

About Plant Phenomics

《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学和美国科学促进会(AAAS)合作创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2021影响因子为6.961,位于农艺学、植物科学,遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。

说明:本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。

中文内容仅供参考,一切内容以英文原版为准。

合集整理:章扬(南京农业大学)

排版:赵倩莹(南京农业大学)

审核:孔敏、王平

  • 土壤仪器品牌德国steps
  • 土壤仪器品牌奥地利PESSL
  • 土壤仪器品牌荷兰MACView
  • 土壤仪器品牌德国INNO_Concept
  • 土壤仪器品牌比利时WIWAM
  • 土壤仪器品牌德国GEFOMA
  • 土壤仪器品牌奥地利schaller
  • 土壤仪器品牌荷兰PhenoVation
  • 土壤仪器品牌法国Hi-phen系统
  • 土壤仪器品牌Videometer
  • 土壤仪器品牌比利时INDUCT(OCTINION)
  • 土壤仪器品牌美国EGC
  • 土壤仪器品牌HAIP
  • 土壤仪器品牌植物遗传资源学报