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Plant Phenomics | 激光雷達能夠高效地描述葡萄的生長情況和檢測相關遺傳位點
 

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

lant Phenomics | 基于深度學習的植物葉片在遮擋條件下的點云補全
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0117

Plant Phenomics | 基于地基激光雷達掃描數(shù)據(jù)篩選不同基因型中具有優(yōu)良生長結構特征的銀杏單株
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0092‍

利用真實的三維冠層模型計算田間光截獲的重要性
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0082

Plant Phenomics | Eff-3DPSeg：使用高效標注的深度學習方法進行植物器官級分割
 

‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0080

Plant Phenomics | 玉米品種間冠層光合效率差異的多因素貢獻率解析：一種新的三維冠層建模流程
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0075

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

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

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

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

Plant Phenomics | 浙江大學岑海燕教授團隊基于骨架層次分割的油菜角果表型分析
 

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0027

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領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，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。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，位于農藝學、植物科學，遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
合集整理：李嘉琦（南京農業(yè)大學）
排版：趙倩瑩（南京農業(yè)大學）
審核：孔敏、王平