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Plant Phenomics | 多源波譜成像技術(shù)融合深度學(xué)習(xí)的棉苗鹽脅迫診斷方法研究
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0125

Plant Phenomics | 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)基于深度學(xué)習(xí)的輕量化水稻秧苗分割模型
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0123

可見光/近紅外光譜和高光譜成像在高通量植物重金屬脅迫表型分析中的應(yīng)用研究進(jìn)展
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0124

Plant Phenomics | 使基因型變異可見：蘇格蘭松幼苗的高光譜表型
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0111

Plant Phenomics | 利用無人機(jī)量化玉米-大豆間作系統(tǒng)的累積遮陽能力
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0095

Plant Phenomics | 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)基于WheatNet的灌漿期和成熟期麥穗定向檢測(cè)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0109

Plant Phenomics | ExtSpecR：無人機(jī)與R語言聯(lián)手，樹木光譜分析更簡(jiǎn)單
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0103

Plant Phenomics | Panicle-Cloud: 一種基于開放式人工智能的稻穗云計(jì)算平臺(tái)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0105

Plant Phenomics | SPSI：抽穗前估測(cè)冬小麥穗數(shù)的新型復(fù)合指數(shù)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0087

Plant Phenomics | 一種利用光譜表型分析技術(shù)鑒別轉(zhuǎn)基因水稻種子的簡(jiǎn)明級(jí)聯(lián)方法
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0071

Plant Phenomics | 綠色植物Phedimus spp.春季外觀的多光譜表型和遺傳分析
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0063

Plant Phenomics | 結(jié)合高分辨率影像、深度學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)建模分離小麥冠層的疾病和衰老
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0053

Plant Phenomics | 使用無人機(jī)圖像和光合積累模型估算水稻地上生物量
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0056

Plant Phenomics 精選2023 | 多源數(shù)據(jù)融合提升田間高通量表型平臺(tái)下玉米時(shí)序表型解析精度

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0043

Plant Phenomics | 浙江大學(xué)發(fā)現(xiàn)一種融合快照光譜圖像和RGB-D圖像生成高質(zhì)量三維多光譜植物點(diǎn)云的新方法
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0040

Plant Phenomics |無人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)助力優(yōu)化濕地松遺傳育種策略

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0028

Plant Phenomics | 中國(guó)海洋大學(xué)藻類遺傳學(xué)與育種研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建大型海藻高通量表型組技術(shù)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0012

Plant Phenomics | 激光雷達(dá)能夠高效地描述葡萄的生長(zhǎng)情況和檢測(cè)相關(guān)遺傳位點(diǎn)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0116

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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(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)（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(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。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(jī)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(shí)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(jì)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�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.961，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(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

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)。
合集整理：章?lián)P（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
排版：趙倩瑩（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：孔敏、王平