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

Plant Phenomics | 基于注意力机制的深度学习模型在温室栽培的谷物作物中的高通量穗检测

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

Plant Phenomics | 华中农业大学基于高光谱图像与机器学习对油菜籽的成熟度进行分类研究

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

Plant Phenomics | 北京林业大学林业定量遥感团队开展人工林精细尺度光合有效辐射吸收（APAR）量化研究

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

Plant Phenomics | 西北农林科技大学基于无人机的时序光谱指数解析小麦持绿在育种进程中的选择

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

Plant Phenomics | AI助力苜蓿根系表型研究，ResNet-18技术精准解析植物结构

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

Plant Phenomics | 美国密苏里大学联合江南大学通过强光下叶绿素a荧光动态分析揭示植物水分流失新机制

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

Plant Phenomics | 加拿大麦吉尔大学联合江苏省农科院提出面向真实世界的番茄植株叶片健康和果实监测轻量算法

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

Plant Phenomics | Point-Line Net：一种自上而下的田间玉米叶脉生长轨迹检测模型

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

Plant Phenomics | 河北农业大学基于改进Transformer的时间序列进行根系衰老识别

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

Plant Phenomics | 中国科学院自动化研究所推动植物功能结构模型GreenLab最新研究进展

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

Plant Phenomics | 中科院东北地理与农业生态研究所利用多模态深度学习和动态系统建模基于长势的田间大豆种质资源鉴定

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

Plant Phenomics | 利用无人机获取的生长动态在育种田中对双亲杂交甜菜进行高通量产量预测

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

Plant Phenomics | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所基于通用作物生长模型的油菜非叶绿色器官产量估算研究

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

Plant Phenomics | 基于无人机的数字化表型分析在评估干豆的相对成熟度、植株数量和植株高度方面的应用

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

Plant Phenomics | 葡萄根架构分析木本多年生植物研究新视角

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

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《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JCR2023影响因子为7.6，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、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目、中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊。

说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。