检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

植物表型组学大数据及其研究进展被引量：68: 1; 作者赵春江《农业大数据学报》 2019年第2期5-18,共14页; 植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘“基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制,将极大地促... 展开更多; 关键词植物表型组学大数据数字植物数据挖掘数据管理数据获取性状预测植物表型组大数据平台; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于文献计量的植物表型组学研究进展分析被引量：3: 2; 作者李晓曼张扬 +1 位作者徐倩谢能付《农业大数据学报》 2019年第2期64-75,共12页; 【目的】为了掌握植物表型组学研究的发展脉络和现状,本文基于文献计量学方法探讨了植物表型组学的研究现状。【方法】本研究基于WebofScience核心合集数据库分析了1995-2018年的学术论文,利用多个指标从学术产出(年度变化趋势分析、国... 展开更多; 关键词文献计量学植物表型组学共现分析遥感技术机器学习计算机视觉数据挖掘数据采集; 在线阅读下载PDF 职称材料

现代成像技术与机器学习驱动的植物物候观测与预测研究进展: 3; 作者张慧春沈朱豪边黎明《农业工程学报》北大核心 2025年第11期14-25,共12页; 植物物候学研究植物生长周期和自然环境周期变化的关联性,传统人工监测效率低,而现代成像传感器技术通过高通量、多尺度的表型数据采集,结合机器学习构建物候模型,可精准识别关键时间节点,实现生长周期预测,为植物监测和良种选育提供技... 展开更多; 关键词传感器机器学习植物物候表型数据物候观测平台群落物候; 在线阅读下载PDF 职称材料

室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望被引量：20: 4; 作者徐凌翔陈佳玮 +4 位作者丁国辉卢伟丁艳锋朱艳周济《智慧农业（中英文）》 2020年第1期23-42,共20页; 植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、... 展开更多; 关键词植物表型组学室内表型监测产量性状品质性状抗性表型表型数据管理和解析分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

植物种质资源研究室种子研究室(院“十四五”农业优势产业学科新兴团队“种子表型组学与智慧生产研究团队”): 5; 《广东农业科学》 CAS 2022年第11期I0002-I0002,共1页; 主要开展农作物种质资源的理论与技术研究,包括种质资源的收集、保存、鉴评、创新利用与信息共享,开展种子生物学研究、种子智慧生产和农作物种子质量控制研究等。建立了种质资源库(圃)、信息数据平台相结合的种质资源安全保存平台系统... 展开更多; 关键词种质资源库农作物种子农业优势产业农作物种质资源数据平台表型组学信息共享植物种质资源; 在线阅读下载PDF 职称材料

室内高通量种质资源表型平台研究进展与展望被引量：16: 6; 作者何勇李禧尧 +4 位作者杨国峰俞泽宇杨宁远冯旭萍许丽佳《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期127-141,共15页; 种质资源是作物育种改良的重要物质基础,精确高通量获取作物表型信息是进行种质资源评估的重要途径。基于表型数据获取、解析与管理技术的室内高通量植物表型平台具备环境精确调控、成像自动无损、效率显著提升等特点,为种质资源评估提... 展开更多; 关键词作物植物表型室内表型平台表型数据解析与管理高通量种质资源评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名植物表型组学大数据及其研究进展被引量：68: 1; 作者赵春江; 机构北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心数字植物北京市重点实验室; 出处《农业大数据学报》 2019年第2期5-18,共14页; 基金北京市农林科学院协同创新中心建设专项(作物表型组学协同创新中心); 文摘植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘“基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制,将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程。本文概括了植物表型组学大数据的发展背景、含义、产生过程和特点,系统综述了植物表型组学大数据研究进展,包括植物表型数据获取与解析、植物表型组大数据管理及建库技术、表型性状预测和基于表型组的多重组学分析的进展;从植物表型数据采集标准、多样化表型配套设施和低成本表型设备研发、开放共享植物表型组大数据平台构建、表型大数据融合与挖掘理论方法、植物表型组学协同共享和互作机制五个方面探讨了当前植物表型组学大数据研究与应用中面临的问题和挑战;最后从加强植物表型组技术体系设计与标准研究、植物表型-环境感知机理研究和智能化设备研发、植物表型组大数据建设以及人才队伍和协作网络建设四个方面提出具体建议。; 关键词植物表型组学大数据数字植物数据挖掘数据管理数据获取性状预测植物表型组大数据平台; Keywords plant phenomics big data digital plant data mining data management data acquisition trait prediction big data platform of plant phenomics; 分类号 S-1 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于文献计量的植物表型组学研究进展分析被引量：3: 2; 作者李晓曼张扬徐倩谢能付; 机构中国农业科学院农业信息研究所河南省农业科学院经济作物研究所; 出处《农业大数据学报》 2019年第2期64-75,共12页; 基金国家自然科学基金面上项目(31671588); 文摘【目的】为了掌握植物表型组学研究的发展脉络和现状,本文基于文献计量学方法探讨了植物表型组学的研究现状。【方法】本研究基于WebofScience核心合集数据库分析了1995-2018年的学术论文,利用多个指标从学术产出(年度变化趋势分析、国家和地区分析、期刊分析和学科领域分析)和学术合作(国家合作情况分析和机构合作情况分析)两个方面对植物表型组学文献进行了统计分析。同时,本文使用WebofScience数据库文献分析平台和EXCEL、DDA等软件,利用共词分析方法构建文献关键词共现矩阵,进一步对矩阵进行聚类分析,并利用VOSviewer文献计量工具进行可视化。此外,本文构建了1995-2002年、2003-2010年、2011-2018年三个时间片的关键词共现矩阵,分析了不同时间片主题的变化情况。【结果】本文基于WebofScience共检索到与植物表型组学研究和应用相关的文献6800篇,发现植物表型组学文献数量整体呈上升趋势,现阶段正处于高速增长阶段。从学术产出归属国家和地区分布来看,美国发文量最多,中国排名第四。从国际合作来看,澳大利亚、法国和西班牙国际合作论文占比较高,美国的占比靠后。虽然植物表型组组学研究已经呈现多学科合作发展趋势,但植物科学还是主体领域。从研究主题上看,主要包括遥感技术在表型组学中的应用、植物表型组学基础研究、利用光学成像的图像分析、机器学习和计算机视觉技术、利用不同植物种类如小麦和水稻的相关研究。; 关键词文献计量学植物表型组学共现分析遥感技术机器学习计算机视觉数据挖掘数据采集; Keywords bibliometrics plant phenomics co-occurrence analysis remote sensing technology machine learning computer vision data mining data acquisition; 分类号 S-1 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名现代成像技术与机器学习驱动的植物物候观测与预测研究进展: 3; 作者张慧春沈朱豪边黎明; 机构南京林业大学机械电子工程学院南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南方现代林业协同创新中心南京林业大学林草学院; 出处《农业工程学报》北大核心 2025年第11期14-25,共12页; 基金国家重点研发计划项目(2023YFE0123600) 国家自然科学基金项目(32171790,32171818)。; 文摘植物物候学研究植物生长周期和自然环境周期变化的关联性,传统人工监测效率低,而现代成像传感器技术通过高通量、多尺度的表型数据采集,结合机器学习构建物候模型,可精准识别关键时间节点,实现生长周期预测,为植物监测和良种选育提供技术支持。该研究介绍了人工以及传感器两种物候观测方法,分析了近端感知系统、物候通量塔、无人机平台、卫星遥感平台在物候观测与数据采集的应用,基于机器学习,结合影响因子模型与数据驱动模型,总结了其在种内物候、种间物候、群落物候的应用。研究表明成像技术与机器学习算法的深度耦合正推动植物物候观测的自动化以及预测的精确化。针对数据时空覆盖不足、多模态特征融合困难、模型跨尺度泛化能力弱的挑战,未来植物物候研究将围绕多尺度长周期监测、成像传感器数据融合、空天地平台协同采集、提升预测模型的自学习和优化能力,依托AI大模型实现跨平台的模型校准验证等方面开展,加速植物物候监测的自动化、数字化与信息化进程。; 关键词传感器机器学习植物物候表型数据物候观测平台群落物候; Keywords sensor machine learning plant phenology phenotypic data phenology observation platforms community phenology; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望被引量：20: 4; 作者徐凌翔陈佳玮丁国辉卢伟丁艳锋朱艳周济; 机构南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/中英植物表型组学联合研究中心/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室国家信息农业工程技术中心/农业农村部农作物系统分析及决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/江苏省信息农业高技术研究重点实验室数字科学研发部; 出处《智慧农业（中英文）》 2020年第1期23-42,共20页; 基金中央高校基本科研专项资金(JCQY201902) 江苏省基础研究计划面上项目(BK20191311)。; 文摘植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导和建议。; 关键词植物表型组学室内表型监测产量性状品质性状抗性表型表型数据管理和解析分类; Keywords plant phenomics indoor phenotyping platform yield-related traits quality-related traits resistance-related phenotypes phenotyping data management and phenotypic analysis; 分类号 S-1 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名植物种质资源研究室种子研究室(院“十四五”农业优势产业学科新兴团队“种子表型组学与智慧生产研究团队”): 5; 出处《广东农业科学》 CAS 2022年第11期I0002-I0002,共1页; 文摘主要开展农作物种质资源的理论与技术研究,包括种质资源的收集、保存、鉴评、创新利用与信息共享,开展种子生物学研究、种子智慧生产和农作物种子质量控制研究等。建立了种质资源库(圃)、信息数据平台相结合的种质资源安全保存平台系统和规范保存技术体系;建立了农作物种质资源智慧、高效表型组学鉴评技术体系;建立了农作物种子质量检验技术体系。负责省重点实验室、省种质资源库和农作物种子质量检验机构的运行管理服务。; 关键词种质资源库农作物种子农业优势产业农作物种质资源数据平台表型组学信息共享植物种质资源; 分类号 S-26 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名室内高通量种质资源表型平台研究进展与展望被引量：16: 6; 作者何勇李禧尧杨国峰俞泽宇杨宁远冯旭萍许丽佳; 机构浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江大学新农村发展研究院四川农业大学机电学院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期127-141,共15页; 基金浙江省重点研发计划项目(2021C02023) 浙江省“领雁”研发攻关计划项目(2022C02032)。; 文摘种质资源是作物育种改良的重要物质基础,精确高通量获取作物表型信息是进行种质资源评估的重要途径。基于表型数据获取、解析与管理技术的室内高通量植物表型平台具备环境精确调控、成像自动无损、效率显著提升等特点,为种质资源评估提供了高效、集成且规模化的解决方案,对作物育种改良、种业高质量发展具有深远影响。该研究主要阐述了四类室内高通量种质资源表型平台的研究现状,对目前室内植物表型数据解析及管理技术进行介绍与分析,并总结了室内高通量表型平台与数据解析管理方法存在的问题与挑战,对未来种质资源表型评估研究方向与趋势进行展望,以期为植物表型研究提供指导和建议。; 关键词作物植物表型室内表型平台表型数据解析与管理高通量种质资源评估; Keywords crops plant phenotyping indoor phenotyping platform phenotypic data analysis and management high-throughput germplasm resource assessment; 分类号 S-1 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	植物表型组学大数据及其研究进展	赵春江	《农业大数据学报》	2019	68	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于文献计量的植物表型组学研究进展分析	李晓曼张扬徐倩谢能付	《农业大数据学报》	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	现代成像技术与机器学习驱动的植物物候观测与预测研究进展	张慧春沈朱豪边黎明	《农业工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望	徐凌翔陈佳玮丁国辉卢伟丁艳锋朱艳周济	《智慧农业（中英文）》	2020	20	在线阅读下载PDF 职称材料
5	植物种质资源研究室种子研究室(院“十四五”农业优势产业学科新兴团队“种子表型组学与智慧生产研究团队”)		《广东农业科学》 CAS	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	室内高通量种质资源表型平台研究进展与展望	何勇李禧尧杨国峰俞泽宇杨宁远冯旭萍许丽佳	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料