深度学习赋能植物表型：理论、技术与农业应用

随着全球人口持续增长、气候变化加剧以及耕地资源日趋紧张，实现农业的精准化、智能化与可持续发展已成为关乎国计民生的重大课题。在此背景下，植物表型组学——这门旨在精准量化植物结构、生理和生长等关键特征的交叉学科——正发挥着日益重要的作用。然而，传统表型分析高度依赖人工，存在效率低下、主观性强、通量有限等瓶颈，严重制约了其在大规模育种与精准农业中的应用。 本书《深度学习赋能植物表型：理论、技术与农业应用》正是在这一时代需求下应运而生。它系统性地阐述了深度学习这一人工智能前沿技术，如何为植物表型研究带来革命性的赋能。全书主要分为三个部分：理论篇深入剖析了深度学习的基本原理，特别是卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络及Transformer等核心模型，并阐释其为何及如何适用于处理高维、复杂的植物图像、光谱及多模态数据。 技术篇详细介绍了从数据采集、标注、预处理到模型构建、训练与优化的完整技术流程。内容覆盖了植株与器官识别、病害与胁迫检测、关键性状（如株高、叶面积、生物量）自动提取、三维表型重建以及高通量田间表型分析等一系列核心技术。 应用篇则聚焦于深度学习技术如何落地于真实的农业场景，包括但

樊阳阳，1994年8月，工学博士，助理研究员，毕业于浙江大学生物系统工程与食品科学学院，主要从事农作物病虫害智能检测、作物表型研究和农业大数据挖掘研究。近年来主持参与国家重点研发计划、山东省重点研发计划、山东省自然科学基金等省部级课题10余项，在《Sensors》、《Agronomy》、《Mobile Information Systems》、《Knowledge-Based Systems》以及《Journal of Beijing Institute of Technology》等期刊发表SCI论文10余篇，担任Frontiersin Plant Science、Sensors等杂志特邀审稿人。