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Plant Phenomics | 无人机表型文章合集
发表时间：2022-12-26 16:43:57点击：754
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Plant Phenomics | 基于无人机图像和深度学习鉴定大豆对水涝胁迫的响应
Plant Phenomics | 基于无人机成像实现对田间小麦叶面积指数的快速精准估计
Plant Phenomics | 无人机高光谱影像在玉米自交系作物性状估算中的应用
从多光谱无人机图像中检测高粱植物及其头部特征
利用基于无人机的高光谱图像和结实特征对水稻产量进行分类
利用无人机图像和基于图像的分层优化方法进行自动微地块定位
利用基于无人机的成像技术实现湿地松生物量的育种选择
用于提高无人机图像的吞吐量和性状估计精度的双扫描配置
Plant Phenomics | 基于无人机多传感器和集成学习的玉米表型高通量估算
使用 Faster-RCNN 检测模型从无人机 RGB 图像估计玉米植株密度：空间分辨率的影响
Plant Phenomics | 基于无人驾驶航空器系统的植物表型分析
田间表型组学：它能使作物得到改善吗？
变化的光线和露水对来自主动NDVI、RGB和LiDAR的地面覆盖物估计的影响
从高分辨率图像中进行草莓冠层划分和生物量预测的深度学习
高通量田间表型分析系统的回顾：以地面机器人为重点
Plant Phenomics | 基于多传感器系统和超像素分类的麦穗图像分割
Plant Phenomics | KAT4IA: K-Means辅助训练用于大田植物表型的图像分析
Plant Phenomics | GWHD_2021：改进后的全球麦穗检测数据集
Plant Phenomics | 基于近端多源时序数据和多任务深度学习同步预测小麦产量和品质性状
通过高光谱成像评估西兰花收获后的衰老情况
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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JCR2021影响因子为6.961，位于农艺学、植物科学，遥感一区。中科院农艺学、植物科学一区，遥感二区，生物大类一区（TOP期刊）。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：李澍（纽卡斯尔大学）
排版：张婕（南京农业大学）
审核：孔敏、王平
