【智慧农业】作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述(《智慧(中英文)》2024年第2期)

张建华^1，2， 姚琼^1，3， 周国民^1，2，6*， 吴雯迪^1，4， 修晓杰^1，5， 王健^1，2

（1.三亚中国农业科学院国家南繁研究院，海南三亚572024，中国；2.中国农业科学院农业信息研究所/国家农业科学数据中心，北京100081，中国；3.河南大学 农学院，河南开封475004，中国；4.海南大学 热带农林学院，海南海口570228，中国；5.杭州科技职业技术学院 物联网技术学院，浙江杭州311403，中国；6.农业农村部南京农业机械化研究所，江苏南京 210014，中国）

摘要：

 ［目的/意义］作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容，是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础，对现代作物育种具有重要意义。

［进展］ 大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。

［结论/展望］从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性，研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法，以及提高模型解释性等方面，展望了作物表型技术主要发展方向。

关键词： 作物智能感知；表型识别；器官检测与技术；深度学习；三维重建；形态测量；大模型