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篩選土壤樣本以定性和定量地評估線蟲感染是一項預防措施，也是農業害蟲管理策略的一個組成部分。本文介紹了一種基于計算機視覺的高通量系統，該系統可以量化甜菜孢囊線蟲感染并測量孢囊的表型特征。
本文綜述了機器學習在植物學和植物育種中的應用，重點介紹了機器學習在生化水平、宏觀水平上的應用，以及將基因型與表型聯系起來的方法。
本文提出了一種基于多光譜和X射線成像技術相結合的種子質量自動表征方法。
本文比較和分析了植物表型圖像識別的傳統方法，解釋了四種深度學習模型的理論及其在植物表型圖像識別中的應用，討論了植物表型圖像識別中深度學習的難點和挑戰以及未來的發展方向。
采用隨機森林機器學習方法，利用收獲前采集的無人機RGB和多光譜圖像數據，預測對照和鹽處理植株的生物量和產量。
