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Plant Phenomics | 基于无人机多传感器和集成学习的玉米表型高通量估算

使用 Faster-RCNN 检测模型从无人机 RGB 图像估计玉米植株密度：空间分辨率的影响

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《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。中科院农艺学、植物科学一区，遥感二区，生物大类一区（TOP期刊）。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。