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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據篩選不同基因型中具有優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 | 多源數據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 | 浙江大學發現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）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。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性研究論文、綜述、數據集和觀點。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等數據庫收錄。科睿唯安JCR2021影響因子為6.961，位于農藝學、植物科學，遙感一區。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。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（南京農業大學）
排版：趙倩瑩（南京農業大學）
審核：孔敏、王平