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作物表型是作物基因与环境交互作用的外在表达，包括作物生长发育过程的生理生态性状及其动态特征，例如，株高、密度、叶长、叶宽、叶倾角和叶面积指数等。在作物生育期内，连续、及时和准确的监测多种作物表型性状(即高通量表型)，是实现作物智能化管理和诊断的重要依据，如作物冠层的绿色部分是进行光合作用的主要器官，主要包括叶片茎秆等绿色部分，因而高通量表型叶面积指数和叶倾角等冠层结构性状是评价作物光合作用效率的关键。

目前，在大田条件下，几十甚至上百个田块，作物冠层结构性状的高通量监测是绝大多数农业实验的要求。现有的大田间作物表型监测方法可分为直接测量和间接测量两种方法：直接测量方法为人工取样式的破坏性测量，通过剪纸称重法、叶片称重法测定作物叶面积指数、米尺测定株高，费时费力，仅适用于小范围的作物采样，无法高通量和大区域范围获取作物表型信息；间接测量方法主要利用无人机、田间行走式机器人或半固定式移动平台等搭载可见光相机、多光谱相机、高光谱相机、叶绿素荧光成像系统或雷达等探头，借助图像分析软件和光传输模型等算法，实现对作物表型结构和功能特性的估算。间接测量方法与直接测量法相比较容易实现高的表型通量。在大田条件下，基于无人机的监测系统，容易受到环境条件的影响，同时由于滞空时间的限制，无人机获取的影像信息的精度往往并不能很好满足有效的作物表型特性提取的要求，这对相机系统性能有很高要求，需要采用高性能相机成像模块。基于田间行走式机器人监测系统，性价比较好，可在布设的田块中自由行走，适合大量上千个模式化田块的育种实验。同时，根据田地条件，要选择适当行走式机器人。基于半固定式的田间移动平台的监测系统，只能单一方向运动，适用于单条狭长状的田块，监测的通量和设备的使用效率受限严重。在田间表型研究中，需要组合多种相机或多种设备，从多个维度进行表型研究，从而规模化、监测作物多种表型性状。如冠层内茎秆和叶片分布的复杂性，单一角度拍摄的照片或单一设备采集的图像，反应的冠层结构信息单一，且精度不一定都能得到很好保证。

田间表型研究系统需要价格合理、节省人力，满足大多数大田条件，实现高通量有效率的作物表型监测。

法国Hiphen公司以及INRA自主研制了Phenomobiles植物表型成像车，专有软件分析系统，是当今上自动化程度较高、较先进的高通量田间表型成像系统。

系统设计可在2.5m宽通道运行，远程聚焦可达12m，可向各个方向移动，测量头高度可在1.0-4.5m之间进行调整。Phenomobiles可沿微型田块按照预设轨迹运行，因彩页了RTK GPS定位，精度可达厘米级。

该系统可配多种传感器，如RGB相机、光谱辐射仪、多光谱成像模块、高光谱成像模块、LIDAR激光雷达系统、叶绿素荧光成像模块，系统可无视测量土壤覆盖度、绿色覆盖度、植被指数（NDVI、MTCI、MCARI2等）、植物的高度和叶角。

北京欧亚国际科技有限公司是法国Hiphen公司中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。