作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述
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
图 1 不同种类作物表型平台
Fig.1 Different crop phenotypic platforms
图2 常见表型获取传感器设备
Fig.2 Common used phenotype acquisition sensor devices
图3 ESG-YOLO玉米雄穗检测效果图
Fig. 3 Rendering of ESG-YOLO corn ear detection
作者简介
张建华 研究员
张建华，工学博士，研究员，博士生导师，中国农业科学院“青年英才计划”培育工程院级入选者。长期从事计算机视觉与智慧农业研究，主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金2项、北京市农业科技项目1项、院所级基本科研业务费10余项；参与了国家重点研发计划、国家科技支撑计划、农业农村部委托、农科院创新工程以及横向合作课题等30多项。获得中华农业科技奖、北京市科学技术奖、中国农科院科技成果奖等科技成果奖励6项。发表科技论文80多篇，其中，SCI收录20多篇，EI收录20余篇；获国家发明专利授权12项、软件著作权15项；主编著作2部。
周国民 研究员
周国民，博士，研究员，博士导师，任中国农业科学院智慧化数字化南繁技术创新团队首席科学家、国家农业科学数据中心主任，兼任中国仿真学会农业建模与仿真专委会主任、中国农学会计算机农业应用专委会副主任、《农业大数据学报》主编。曾获中央国家机关青年“创新奖”，农业部第四届“十佳青年”，北京市科技新星、天池人才等等荣誉或人才称号。长期从事农业信息技术的研究工作，获各级科技成果奖励12项，国家标准4项，发表论文120多篇，授权专利50多项，申请软件著作权20多项。
来源：《智慧农业（中英文）》2024年第2期
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