农业人工智能 高通量表型

提出光谱-图像融合多任务学习框架，同时反演玉米冠层四个生化与结构性状。

提出几何感知网络Plant-GeoAT，实现3D植物点云器官身份解析与器官级表型分析。

系统综述199项研究，梳理无人机遥感在水稻高通量表型分析中的应用进展与瓶颈。

用自建RGB小麦种子数据集对比YOLOv8n与YOLO11n的检测计数性能。

比较阈值法、U-Net和预训练ViT在植物分割中的跨物种泛化能力。

综述光学传感驱动的设施作物高通量表型平台，涵盖传感器、平台架构与数据处理。