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高通量高光譜成像可以用來以可接受的精度預測不同基因型和一些類似物種的植物的生理狀態。

基于無人機的高通量表型分析有利于對小麥衰老的遺傳基礎的研究。

基于三維點深度學習的玫瑰叢植物結構部分分割。

高通量表型分析作為大豆育種計劃中必不可少的工具的重要性。

提出了一種表型流水線，用于量化籽粒高粱穎果的三維結構特征，從而提高了以前難以測量的性狀的處理效率。

易于使用，可擴展，可以很容易地納入正在進行的水稻育種計劃，而不需要水稻研究人員需要計算機科學或機器學習專業知識。