文章分享：Plant Phenomics植物点云研究文章合集
Plant Phenomics | 激光雷达能够高效地描述葡萄的生长情况和检测相关遗传位点
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0116
lant Phenomics | 基于深度学习的植物叶片在遮挡条件下的点云补全
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0117
Plant Phenomics | 基于地基激光雷达扫描数据筛选不同基因型中具有优良生长结构特征的银杏单株
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0092
利用真实的三维冠层模型计算田间光截获的重要性
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0082
Plant Phenomics | Eff-3DPSeg：使用高效标注的深度学习方法进行植物器官级分割
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0080
Plant Phenomics | 玉米品种间冠层光合效率差异的多因素贡献率解析：一种新的三维冠层建模流程
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0075
Plant Phenomics 精选2023 | 多源数据融合提升田间高通量表型平台下玉米时序表型解析精度
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0043
Plant Phenomics | 浙江大学发现一种融合快照光谱图像和RGB-D图像生成高质量三维多光谱植物点云的新方法
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0040
Plant Phenomics | 浙江大学岑海燕教授团队基于骨架层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。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。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：李嘉琦（南京农业大学）
排版：赵倩莹（南京农业大学）
审核：孔敏、王平
