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

Plant Phenomics | 南京农业大学开发人工智能创新识别黄瓜性状系统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.0193

Plant Phenomics | 利用智能手机和深度学习进行地理尺度的咖啡樱桃计数

https://doi.org/10.34133‍/plantphenomics.0165

Plant Phenomics | 南京农业大学基于结果枝环剥和机器学习的梨树最佳叶面积果比研究

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0233

Plant Phenomics | 基于温度注释的三维点云测量苹果果实水分胁迫指数

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0252

Plant Phenomics | SAM在葡萄簇结构与果实特性综合分析中的应用

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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。