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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?zé)晒獗容^

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

Plant Phenomics | 基于注意力機制的深度學(xué)習(xí)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(xué)基于高光譜圖像與機器學(xué)習(xí)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(xué)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(xué)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(zhǔn)解析植物結(jié)構(gòu)

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

Plant Phenomics | 美國密蘇里大學(xué)聯(lián)合江南大學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)習(xí)和動態(tài)系統(tǒng)建模基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(yù)測

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

Plant Phenomics | 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)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(yīng)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(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)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(xué)交叉學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)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(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
編輯排版：王平、許怡瑤（上海交通大學(xué)）
審核：尹歡、孔敏